基于Springboot的基于大数据的公交客流分析研究与实现

本项目为基于Springboot的基于大数据的公交客流分析设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)毕业设计项目: 基于大数据的公交客流分析毕设项目: 基于大数据的公交客流分析web大作业_基于Springboot的基于大数据的公交客流分析web大作业_基于Springboot的基于大数据的公交客流分析设计与开发基于Springboot实现基于大数据的公交客流分析。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，基于大数据的公交客流分析作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发旨在解决现有问题并提升效率。本论文将深入探讨基于大数据的公交客流分析的设计与实现，包括系统架构、核心技术选型以及性能优化策略。首先，我们将阐述基于大数据的公交客流分析的背景和意义，分析市场需求；接着，详细描述使用JavaWeb框架构建系统的过程，强调其在数据处理与交互层面的优势；再者，通过实际案例展示基于大数据的公交客流分析的功能特性；最后，对系统的测试结果及未来改进方向进行讨论。此研究不仅对基于大数据的公交客流分析的完善至关重要，也为同类JavaWeb项目提供了参考。

基于大数据的公交客流分析系统架构图/系统设计图

基于大数据的公交客流分析技术框架

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System, RDBMS），其特性使其在同类系统中备受青睐。MySQL以其轻量级、高效能的特质区别于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，尤其适合实际的租赁环境需求。此外，MySQL的成本效益高，开源的特性也是决定性因素，这些优势使其成为理想的数据库解决方案。

B/S架构

在信息化时代，B/S架构（Browser/Server）模式常被视为与C/S架构（Client/Server）的对比，它主要强调通过Web浏览器来与服务器进行交互。尽管技术日新月异，但B/S架构仍然广泛应用，其主要原因在于它的诸多优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便利性，使得应用程序的构建更为高效。再者，对于终端用户而言，系统需求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，无需高昂的硬件配置。这对于大规模用户群来说，显著降低了设备成本。此外，由于数据存储在服务器端，安全性得以保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。在用户体验层面，人们已习惯于浏览器的使用，若需安装额外软件来访问特定内容，可能会引起用户的抵触和不信任。因此，基于上述考虑，采用B/S架构作为设计方案，无疑是满足当前需求的理想选择。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面及单页应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入既有项目，既可用于小规模的功能增强，也可支撑起整个前端应用的开发。该框架的核心专注于视图层，学习曲线平缓，且易于与其他系统整合。Vue.js具备强大的数据绑定、组件体系和客户端路由功能，提倡组件化开发模式。通过将界面拆分成独立、可复用的组件，每个组件承载特定功能，从而提升代码的模块化和维护性。丰富的文档与活跃的社区支持，确保了开发者，尤其是新手，能迅速掌握并高效使用Vue.js。

Java语言

Java作为一种广泛采用的编程语言，其独特之处在于能支持多平台应用，包括桌面应用程序和基于浏览器的Web应用。它以其强大的后端处理能力而备受青睐。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象表示，通过操作变量来管理内存，这种机制间接增强了Java程序的安全性，使其能够抵御针对Java编写的程序的直接病毒攻击，从而提升程序的健壮性和持久性。此外，Java的动态特性赋予了它高度的灵活性。开发者不仅可以利用预设的核心类库，还能自定义并重写类，以扩展其功能。这种面向对象的特性使得Java非常适合模块化开发：开发者可以封装特定功能为独立的代码块，当其他项目需要类似功能时，只需引入相应模块并调用相应方法，大大提高了代码的复用性和开发效率。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初学者及经验丰富的Spring框架开发者设计的框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教程资源遍布全球。它全面支持Spring生态系统，允许无缝集成各类项目。内建的Servlet容器简化了部署流程，无需将代码打包成WAR文件即可直接运行。此外，Spring Boot提供应用程序监控功能，在运行时能够实时监控项目状态，精确识别和定位问题，从而助力开发者高效地诊断和修复问题。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的组织结构、可维护性和可扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分，以实现不同职责的明确划分。Model（模型）专注于应用程序的数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理及业务处理。View（视图）构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户发起操作。多种形态的视图，如GUI、网页或文本界面，皆可体现这一角色。Controller（控制器）作为应用程序的中心协调者，接收用户输入，进而调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求。这种分离关注点的策略显著提高了代码的可维护性。

基于大数据的公交客流分析项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

基于大数据的公交客流分析数据库表设计

用户表 (keliu_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT(11)	用户唯一标识，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于大数据的公交客流分析系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于大数据的公交客流分析系统安全登录
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于大数据的公交客流分析系统通讯
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户加入基于大数据的公交客流分析的时间
LAST_LOGIN	DATETIME	最后登录时间，记录用户最近一次登录基于大数据的公交客流分析的时间

日志表 (keliu_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT(11)	日志ID，主键
USER_ID	INT(11)	关联用户ID，外键引用keliu_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于大数据的公交客流分析系统中的操作描述
TIMESTAMP	DATETIME	操作时间，记录用户在基于大数据的公交客流分析系统执行动作的时间戳
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，便于基于大数据的公交客流分析系统追踪

管理员表 (keliu_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT(11)	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于大数据的公交客流分析系统的后台管理角色
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于大数据的公交客流分析系统后台管理登录
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于大数据的公交客流分析系统内部通讯

核心信息表 (keliu_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT(11)	核心信息ID，主键
KEY	VARCHAR(50)	信息键，标识基于大数据的公交客流分析系统中的特定信息项
VALUE	TEXT	信息值，存储基于大数据的公交客流分析系统的核心配置或状态信息
DESCRIPTION	VARCHAR(255)	信息描述，解释该键在基于大数据的公交客流分析系统中的作用和意义

基于大数据的公交客流分析系统类图

基于大数据的公交客流分析前后台

基于大数据的公交客流分析前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于大数据的公交客流分析后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于大数据的公交客流分析测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于大数据的公交客流分析测试用例

序号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	基于大数据的公交客流分析登录功能测试	正确用户名 & 密码	登录成功界面	登录成功界面	Pass
2	基于大数据的公交客流分析错误登录测试	错误用户名或密码	错误提示信息	错误提示信息	Pass
3	基于大数据的公交客流分析数据添加测试	新基于大数据的公交客流分析信息	数据成功添加提示	数据成功添加提示	Pass
4	基于大数据的公交客流分析数据查询测试	存在的基于大数据的公交客流分析 ID	基于大数据的公交客流分析详细信息	基于大数据的公交客流分析详细信息	Pass
5	基于大数据的公交客流分析数据修改测试	存在的基于大数据的公交客流分析 ID & 修改后信息	修改成功提示	修改成功提示	Pass
6	基于大数据的公交客流分析数据删除测试	存在的基于大数据的公交客流分析 ID	基于大数据的公交客流分析删除成功提示	基于大数据的公交客流分析删除成功提示	Pass
7	基于大数据的公交客流分析权限访问测试	未授权用户尝试访问管理页面	无权限提示	无权限提示	Pass
8	基于大数据的公交客流分析系统性能测试	大量并发请求	系统稳定，响应时间合理	系统稳定，响应时间合理	Pass

基于大数据的公交客流分析部分代码实现