Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Analisis data kelewatan penerbangan masa nyata menggunakan PHP dan Kafka

Analisis data kelewatan penerbangan masa nyata menggunakan PHP dan Kafka

WBOY
WBOYasal
2023-06-28 08:34:52717semak imbas

Dalam industri penerbangan, kelewatan penerbangan adalah masalah biasa, yang menyebabkan penumpang mengalami banyak kesukaran semasa perjalanan mereka. Walau bagaimanapun, adalah sangat penting bagi syarikat penerbangan dan pengurus lapangan terbang untuk memahami kelewatan penerbangan tepat pada masanya dan mengambil langkah yang sepadan, kerana ini secara langsung akan menjejaskan penilaian ketepatan masa penerbangan dan tahap perkhidmatan.

Menggunakan PHP dan Kafka untuk mencapai analisis data kelewatan penerbangan masa nyata ialah penyelesaian yang berkesan. Artikel ini akan memperincikan cara menggunakan Kafka dalam PHP untuk mengumpul dan menganalisis data kelewatan penerbangan masa nyata.

Pertama, kita perlu memasang dan mengkonfigurasi persekitaran Kafka. Dalam sistem Ubuntu, anda boleh menjalankan arahan berikut untuk memasang Kafka:

sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jre
wget https://downloads.apache.org/kafka/2.5.0/kafka_2.12-2.5.0.tgz
tar -xzf kafka_2.12-2.5.0.tgz
cd kafka_2.12-2.5.0

Seterusnya, masukkan direktori Kafka dan mulakan perkhidmatan Kafka:

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

Kini, kami telah berjaya memulakan perkhidmatan Kafka.

Seterusnya, kami akan menulis kod pengeluar Kafka menggunakan PHP. Pengeluar menghantar data kelewatan penerbangan ke topik dalam Kafka:

<?php
$topic = "flight-delay";
$brokerList = "localhost:9092";
$producer = new RdKafkaProducer();
$producer->setLogLevel(LOG_DEBUG);
$producer->addBrokers($brokerList);
$topicObj = $producer->newTopic($topic);
while (true) {
  $message = generateDelayMessage();
  $topicObj->produce(RD_KAFKA_PARTITION_UA, 0, $message);
  sleep(rand(1,5));
}
function generateDelayMessage() {
  $airline = array("AA", "UA", "DL", "WN", "B6");
  $delay = array("15", "30", "45", "60", "75", "90", "120");
  return "airline:".$airline[array_rand($airline)].",delay:".$delay[array_rand($delay)];
}
?>

Coretan kod ini menjana data kelewatan penerbangan simulasi secara rawak dan menghantarnya ke topik Kafka. Kita boleh menggunakan arahan berikut untuk menjalankan kod:

php producer.php

Kini, kita boleh menggunakan kod PHP lain untuk menggunakan data daripada topik Kafka dan menganalisisnya:

<?php
$topic = "flight-delay";
$brokerList = "localhost:9092";
$groupId = "group1";
$timeoutMs = 1000;
$topicConf = new RdKafkaTopicConf();
$topicConf->set('auto.offset.reset', 'smallest');
$consumerConf = new RdKafkaConf();
$consumerConf->set('group.id', $groupId);
$consumer = new RdKafkaKafkaConsumer($consumerConf);
$consumer->addBrokers($brokerList);
$consumer->subscribe([$topic]);
while (true) {
  $message = $consumer->consume($timeoutMs);
  switch ($message->err) {
    case RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR:
      echo $message->payload;
      analyzeDelayMessage($message->payload);
      break;
    case RD_KAFKA_RESP_ERR__TIMED_OUT:
      break;
    default:
      throw new Exception($message->errstr(), $message->err);
      break;
  }
}
function analyzeDelayMessage($message) {
  $parts = explode(",", $message);
  $airline = substr($parts[0], strpos($parts[0], ":") + 1);
  $delay = substr($parts[1], strpos($parts[1], ":") + 1);
  // Do something with the delay data.
}
?>

Coretan kod ini menggunakan data daripada topik Kafka dan memanggil fungsi analyzeDelayMessage() untuk menganalisis data. Dalam fungsi ini, kita boleh mengambil langkah yang sesuai berdasarkan tahap kelewatan penerbangan.

Akhir sekali, kami dapat memvisualisasikan dan memaparkan data dalam antara muka web. Ini boleh dicapai dengan menggunakan rangka kerja PHP seperti Laravel dan perpustakaan JavaScript seperti Highcharts. Dalam antara muka web ini, kami boleh memaparkan trend kelewatan penerbangan dan menyediakan data kelewatan penerbangan masa nyata kepada pengguna.

Ringkasnya, menggunakan PHP dan Kafka untuk menganalisis data kelewatan penerbangan masa nyata ialah penyelesaian yang berkesan. Sebagai platform pemprosesan strim teragih, Kafka boleh membantu kami mengumpul dan memproses data masa nyata dengan berkesan. Sebagai bahasa pembangunan web yang berkuasa, PHP boleh membantu kami memvisualisasikan data dan memberikannya kepada pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis data kelewatan penerbangan masa nyata menggunakan PHP dan Kafka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn