海南旅游大屏-精选数据集项目

项目设计

总体流程

数据血缘关系

原始业务数据（精选公共数据源）

biz_hainan_visits

数据表说明

海南到访信息

biz_hainan_attr

数据表说明

海南景点信息

biz_hainan_news

数据表说明

新闻信息

数据处理过程数据

part0 准备工作

1.切换角色：为机构admin（或者机构devop）

切换为机构角色后： 1. 可以创建机构项目 2. 可以多个人合作协作进行编辑

2.查询自己的机构信息

每一个机构都有自己独立的一整套信息

点击机构管理模块
点击机构资源，可以看到机构名称（后面会使用到）

或者点击右上角用户头像

3.获取本机构 Mysql 的链接信息

每一个机构，系统都为其会内置一套数据存储组件（Mysql，Hive等等），机构角色可以获得机构Mysql的链接方式如下：

1）切换到「数据管理」菜单

2）选择数据源链接

3）任意点击数据采集/数据导出/数据服务子菜单

4）在列表中可见预置数据源，点击获取地址

复制后得到以下格式的数据库信息

mysql://数据库账号:密码@数据库地址:端口号/数据库db
这组信息可以用于BI工具数据源链接，或者是Jupyternotebook 把数据写入数据库时候所需要的配置信息
例如：

mysql://linktimetest0103org_admin:xxxxxxxxxx@pc-uf60wbgj8zn420251.rwlb.rds.aliyuncs.com:3306/bdos_org_linktimetest0103org_db

按照格式拆解后

username：linktimetest0103org_admin
password：xxxxxxxxxx（使用x脱敏替换了原始密码）
数据库地址：pc-uf60wbgj8zn420251.rwlb.rds.aliyuncs.com
端口：3306
数据库db：bdos_org_linktimetest0103org_db

4.创建一个数据工程项目

点击创建项目，填写项目必要信息，完成项目创建

5.查看公共数据集的数据

切换到数据管理模块
可以查看下上一个章节介绍过的本教程会使用的「精选数据集」

part1: 采集旅游原始数据，完成数据计算、导出

采集：海南来访数据

数据源
1. 选择public_mysql_readonly
表
1. biz_hainan_visits
数据范围
1. 选择全量
导出字段
1. 默认全选
下一步
是否需要对数据进行分区
1. 取消勾选（本案例先不考虑数据分区的情况）
Hive数据库名称
1. 保持默认（默认就会选择机构Hive）
Hive表名称
1. 填写：biz_hainan_visits（为保证后续使用教程的方便，建议使用教程时候填写此表名）
保存
运行

采集：海南景点数据

数据源
1. 选择public_mysql_readonly
表
1. biz_hainan_attr
数据范围
1. 选择全量
导出字段
1. 默认全选
下一步
是否需要对数据进行分区
1. 取消勾选（本案例先不考虑数据分区的情况）
Hive数据库名称
1. 保持默认（默认就会选择机构Hive）
Hive表名称
1. 填写：biz_hainan_attractions（为保证后续使用教程的方便，建议使用教程时候填写此表名）
保存
运行

采集：新闻数据

数据源
1. 选择public_mysql_readonly
表
1. biz_hainan_news
数据范围
1. 选择全量
导出字段
1. 默认全选
下一步
是否需要对数据进行分区
1. 取消勾选（本案例先不考虑数据分区的情况）
Hive数据库名称
1. 保持默认（默认就会选择机构Hive）
Hive表名称
1. 填写：biz_hainan_news（为保证后续使用教程的方便，建议使用教程时候填写此表名）
保存
运行

然后：使用Hive程序，对采集进来的数据做清洗、切分以及计算（3个计算步骤）

数据计算-1：自驾路线

粘贴复制下面HQL代码，保存步骤并运行
修改第一句:替换「机构名称」为当前机构的真实名称（可以参考part0中的第2步）

use org_机构名称;

drop table if exists ads_hainan_routes;

create table if not exists ads_hainan_routes (
    `index` INT,
    `date` STRING,
    `region` STRING,
    `routes` INT
);

insert into table ads_hainan_routes
select ROW_NUMBER() OVER () as index, `date`, region, count(routes) as routes from biz_hainan_visits
where routes is not null
group by `date`, region 
order by `date`, region ASC

数据计算-2：景点到访

粘贴复制下面HQL代码，保存步骤并运行
修改第一句:替换「机构名称」为当前机构的真实名称（可以参考part0中的第2步）

use org_机构名称;

drop table if exists ads_hainan_attr_visits;

create table if not exists ads_hainan_attr_visits (
    `index` INT,
    `date` STRING,
    `region` STRING,
    `attr_scale` INT,
    `attr_hc` INT
);

insert into table ads_hainan_attr_visits
select ROW_NUMBER() OVER () as index, `date`, region, attr_scale, attr_hc
from biz_hainan_attractions

数据计算-3：来琼航班

粘贴复制下面HQL代码，保存步骤并运行
修改第一句:替换「机构名称」为当前机构的真实名称（可以参考part0中的第2步）

use org_机构名称;

drop table if exists ads_hainan_flights;

create table if not exists ads_hainan_flights (
    `index` INT,
    `date` STRING,
    `region` STRING,
    `flights` INT
);

insert into table ads_hainan_flights
select ROW_NUMBER() OVER () as index, `date`, region, count(flights) as flights from biz_hainan_visits
where flights is not null
group by `date`, region 
order by `date`, region ASC

数据计算-4：景点活动

粘贴复制下面HQL代码，保存步骤并运行
修改第一句:替换「机构名称」为当前机构的真实名称（可以参考part0中的第2步）

use org_机构名称;

drop table if exists ads_hainan_attr_act;

create table if not exists ads_hainan_attr_act (
    `index` INT,
    `date` STRING,
    `region` STRING,
    `attr_act` INT
);

insert into table ads_hainan_attr_act
select ROW_NUMBER() OVER () as index, `date`, region, attr_act
from biz_hainan_attractions

数据计算-5：明星驻场

粘贴复制下面HQL代码，保存步骤并运行
修改第一句:替换「机构名称」为当前机构的真实名称（可以参考part0中的第2步）

use org_机构名称;

drop table if exists ads_hainan_attr_cel;

create table if not exists ads_hainan_attr_cel (
    `index` INT,
    `date` STRING,
    `region` STRING,
    `attr_cel` INT
);

insert into table ads_hainan_attr_cel
select ROW_NUMBER() OVER () as index, `date`, region, attr_cel
from biz_hainan_attractions

数据计算-6：区域到访

粘贴复制下面HQL代码，保存步骤并运行
修改第一句:替换「机构名称」为当前机构的真实名称（可以参考part0中的第2步）

use org_机构名称;

drop table if exists ads_hainan_visits;

create table if not exists ads_hainan_visits (
    `index` INT,
    `date` STRING,
    `region` STRING,
    `visits` INT
);

insert into table ads_hainan_visits
select ROW_NUMBER() OVER () as index, `date`, region, count(*) as visits from biz_hainan_visits
group by `date`, region 
order by `date`, region ASC

数据计算-7：景点空闲

粘贴复制下面HQL代码，保存步骤并运行
修改第一句:替换「机构名称」为当前机构的真实名称（可以参考part0中的第2步）

use org_机构名称;

drop table if exists ads_hainan_attr_vac;

create table if not exists ads_hainan_attr_vac (
    `index` INT,
    `date` STRING,
    `region` STRING,
    `attr_vac` INT
);

insert into table ads_hainan_attr_vac
select ROW_NUMBER() OVER () as index, `date`, region, attr_vac
from biz_hainan_attractions

数据计算-8：要点新闻

粘贴复制下面HQL代码，保存步骤并运行
修改第一句:替换「机构名称」为当前机构的真实名称（可以参考part0中的第2步）

use org_机构名称;

drop table if exists ads_hainan_news;

create table if not exists ads_hainan_news (
    `index` INT,
    `date` DATE,
    `timestamp` TIMESTAMP,
    `news` VARCHAR(200)
);

insert into table ads_hainan_news

select ROW_NUMBER() OVER () as index, b.`date` as `date`, b.`timestamp` as `timestamp`, b.news as news from 

(select *, rank() over (partition by a.`date` order by a.`timestamp` desc ) as top5 from

(select cast(`timestamp` as date) as `date`, 
from_unixtime(unix_timestamp(`timestamp`,'yyyy-MM-dd HH:mm')) as `timestamp`, news
from biz_hainan_news )a where `date` is not null)b 
where top5 <=5

然后：使用ETL程序，清洗计算后的数据导出到数据集市待用

数据导出-1：导出自驾路线

数据源类型（输入源配置）
1. 选择：Hive
数据源
1. 选择：org_机构名（机构Hive数据库，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 选择：ads_hainan_routes
Query
1. 保持默认
下一步
数据源类型（输出源配置）
1. Mysql
数据源
1. export-FM-ds-机构名（选择这个机构预置的Mysql输出源，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 填写：ads_hainan_routes
设置主键
1. 保持默认
建表语句
1. 点击：获取建表语句
数据变更
1. 保持默认
下一步
点击「开始匹配」，得到匹配成功的提示
保存
运行

数据导出-2：导出景点到访

数据源类型（输入源配置）
1. 选择：Hive
数据源
1. 选择：org_机构名（机构Hive数据库，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 选择：ads_hainan_attr_visits

Query

替换下面语句中的「机构名称」为本机构实际名称，查找办法参考part0-第二步

select ROW_NUMBER() OVER () as index, *
from 
(select distinct `date`, region, attr_scale as `景点规模`, attr_hc as `人数`  from `org_机构名称`.`ads_hainan_attr_visits`) a

点击「查询字段」
下一步
数据源类型（输出源配置）
1. Mysql
数据源
1. export-FM-ds-机构名（选择这个机构预置的Mysql输出源，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 填写：ads_hainan_attr_visits
设置主键
1. 保持默认
建表语句
1. 点击：获取建表语句
数据变更
1. 保持默认
下一步
点击「开始匹配」，得到匹配成功的提示
保存
运行

数据导出-3：导出来琼航班

数据源类型（输入源配置）
1. 选择：Hive
数据源
1. 选择：org_机构名（机构Hive数据库，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 选择：ads_hainan_flights
Query
1. 保持默认
下一步
数据源类型（输出源配置）
1. Mysql
数据源
1. export-FM-ds-机构名（选择这个机构预置的Mysql输出源，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 填写：ads_hainan_flights
设置主键
1. 保持默认
建表语句
1. 点击：获取建表语句
数据变更
1. 保持默认
下一步
点击「开始匹配」，得到匹配成功的提示
保存
运行

数据导出-4：导出景点活动

数据源类型（输入源配置）
1. 选择：Hive
数据源
1. 选择：org_机构名（机构Hive数据库，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 选择：ads_hainan_attr_act

Query

替换下面语句中的「机构名称」为本机构实际名称，查找办法参考part0-第二步

select ROW_NUMBER() OVER () as index, * from
(select distinct `date`, region, attr_act as `景点活动` from `org_机构名称`.`ads_hainan_attr_act`) a

点击「查询字段」
下一步
数据源类型（输出源配置）
1. Mysql
数据源
1. export-FM-ds-机构名（选择这个机构预置的Mysql输出源，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 填写：ads_hainan_attr_act
设置主键
1. 保持默认
建表语句
1. 点击：获取建表语句
数据变更
1. 保持默认
下一步
点击「开始匹配」，得到匹配成功的提示
保存
运行

数据导出-5：导出明星驻场

数据源类型（输入源配置）
1. 选择：Hive
数据源
1. 选择：org_机构名（机构Hive数据库，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 选择：ads_hainan_attr_cel

Query

替换下面语句中的「机构名称」为本机构实际名称，查找办法参考part0-第二步

select ROW_NUMBER() OVER () as index,  * from
(select distinct `date`, region, attr_cel as `活动次数` from `org_机构名称`.`ads_hainan_attr_cel`) a

点击「查询字段」
下一步
数据源类型（输出源配置）
1. Mysql
数据源
1. export-FM-ds-机构名（选择这个机构预置的Mysql输出源，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 填写：ads_hainan_attr_cel
设置主键
1. 保持默认
建表语句
1. 点击：获取建表语句
数据变更
1. 保持默认
下一步
点击「开始匹配」，得到匹配成功的提示
保存
运行

数据导出-6：导出区域到访

数据源类型（输入源配置）
1. 选择：Hive
数据源
1. 选择：org_机构名（机构Hive数据库，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 选择：ads_hainan_visits
Query
1. 保持默认
下一步
数据源类型（输出源配置）
1. Mysql
数据源
1. export-FM-ds-机构名（选择这个机构预置的Mysql输出源，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 填写：ads_hainan_visits
设置主键
1. 保持默认
建表语句
1. 点击：获取建表语句
数据变更
1. 保持默认
下一步
点击「开始匹配」，得到匹配成功的提示
保存
运行

数据导出-7：导出景点空闲

数据源类型（输入源配置）
1. 选择：Hive
数据源
1. 选择：org_机构名（机构Hive数据库，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 选择：ads_hainan_attr_vac

Query

替换下面语句中的「机构名称」为本机构实际名称，查找办法参考part0-第二步

select ROW_NUMBER() OVER () as index, * from 
(select distinct `date`, region, attr_vac as `景点使用情况` from `org_机构名称`.`ads_hainan_attr_vac`)a

点击「查询字段」
下一步
数据源类型（输出源配置）
1. Mysql
数据源
1. export-FM-ds-机构名（选择这个机构预置的Mysql输出源，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 填写：ads_hainan_attr_vac
设置主键
1. 保持默认
建表语句
1. 点击：获取建表语句
数据变更
1. 保持默认
下一步
点击「开始匹配」，得到匹配成功的提示
保存
运行

数据导出-8：导出要点新闻

数据源类型（输入源配置）
1. 选择：Hive
数据源
1. 选择：org_机构名（机构Hive数据库，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 选择：biz_hainan_news
Query
1. 保持默认
下一步
数据源类型（输出源配置）
1. Mysql
数据源
1. export-FM-ds-机构名（选择这个机构预置的Mysql输出源，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 填写：ads_hainan_news
设置主键
1. 保持默认
建表语句
1. 点击：获取建表语句
数据变更
1. 保持默认
下一步
点击「开始匹配」，得到匹配成功的提示
保存
运行

数据导出-8：导出自驾线路坐标数据

数据源类型（输入源配置）
1. 选择：MySQL
数据源
1. 选择：public_mysql
表
1. 选择：biz_hainan_visits_route
Query
1. 保持默认
下一步
数据源类型（输出源配置）
1. Mysql
数据源
1. export-FM-ds-机构名（选择这个机构预置的Mysql输出源，默认是下拉列表中第一个）
表
1. 填写：ads_hainan_visits_route
设置主键
1. 保持默认
建表语句
1. 点击：获取建表语句
数据变更
1. 保持默认
下一步
点击「开始匹配」，得到匹配成功的提示
保存
运行

part2: 梳理进度，规范步骤命名

蓝色属于已经完成的部分

#	步骤名称	步骤类型
1	1.1 数据库采集-1：来访	数据库采集
2	1.2 数据库采集-2：景点	数据库采集
3	1.3 数据库采集-3：新闻	数据库采集
4	1.4 Hive程序-1：自驾路线	Hive程序
5	1.5 Hive程序-2：景点到访	Hive程序
6	1.6 Hive程序-3：来琼航班	Hive程序
7	1.7 Hive程序-4：景点活动	Hive程序
8	1.8 Hive程序-5：明星驻场	Hive程序
9	1.9 Hive程序-6：区域到访	Hive程序
10	1.10 Hive程序-7：景点空闲	Hive程序
11	1.11 Hive程序-8：要点新闻	Hive程序
12	1.12 数据导出-1：导出自驾路线	ETL程序
13	1.13 数据导出-2：导出景点到访	ETL程序
14	1.14 数据导出-3：导出来琼航班	ETL程序
15	1.15 数据导出-4：导出景点活动	ETL程序
16	1.16 数据导出-5：导出明星驻场	ETL程序
17	1.17 数据导出-6：导出区域到访	ETL程序
18	1.18 数据导出-7：导出景点空闲	ETL程序
19	1.19 数据导出-8：导出要点新闻	ETL程序
20	2.1 API-1：自驾路线统计	API
21	2.2 API-2：景点到访统计	API
22	2.3 API-3：来琼航班统计	API
23	2.4 API-4：景点活动统计	API
24	2.5 API-5：明星驻场统计	API
25	2.6 API-6：区域到访统计	API
26	2.7 API-7：景点空闲统计	API
27	2.8 API-8：要点新闻	API
28	2.9 API-9：自驾路线坐标查询	API
28	3.1 Docker应用（通过配置）：海南旅游大屏	Docker应用（通过配置）

part3: 创建 API

数据集市概览

#	数据表	API名称	API路径
1	ads_hainan_routes	自驾路线统计	/hainanDashboard/driving
2	ads_hainan_attr_visits	景点到访统计	/hainanDashboard/attrVisits
3	ads_hainan_flights	来琼航班统计	/hainanDashboard/flights
4	ads_hainan_attr_act	景点活动统计	/hainanDashboard/attrAct
5	ads_hainan_attr_cel	明星驻场统计	/hainanDashboard/attrCel
6	ads_hainan_visits	区域到访统计	/hainanDashboard/visits
7	ads_hainan_attr_vac	景点空闲统计	/hainanDashboard/attrVac
8	ads_hainan_news	要点新闻	/hainanDashboard/news
9	hainan_visits_route	自驾路线坐标查询	/hainanDashboard/visitsRoute

/hainanDashboard/driving（自驾路线统计）

数据源
- Ds-ds-机构名称（Mysql）
使用自定义sql
- 不使用（保持默认）
数据库
- bdos_org_机构名称_db（下拉框第一个）
数据表
- ads_hainan_routes
数据过滤
- 不填写（保持默认）
请求参数
- 添加：选择 date
- 关闭「可选参数」
- 其余保持默认
返回参数
- 添加：选择 region，routes
- region 的参数名调整为 name
- routes 的参数名调整为 value
保存
测试（需填写参数值）
- 值：20230106
发布

/hainanDashboard/attrVisits（景点到访统计）

数据源
- Ds-ds-机构名称（Mysql）
使用自定义sql
- 不使用（保持默认）
数据库
- bdos_org_机构名称_db（下拉框第一个）
数据表
- ads_hainan_attr_visits
数据过滤
- 不填写（保持默认）
请求参数
- 添加：选择 date
- 关闭「可选参数」
- 其余保持默认
返回参数
- 添加：选择 region，景点规模，人数
- region 的参数名调整为 name
- 景点规模的参数名调整为 scale
- 人数的参数名调整为 people
保存
测试（需填写参数值）
- 值：20230106
发布

/hainanDashboard/flights（来琼航班统计）

数据源
- Ds-ds-机构名称（Mysql）
使用自定义sql
- 不使用（保持默认）
数据库
- bdos_org_机构名称_db（下拉框第一个）
数据表
- ads_hainan_flights
数据过滤
- 不填写（保持默认）
请求参数
- 添加：选择 date
- 关闭「可选参数」
- 其余保持默认
返回参数
- 添加：选择 region，flights
- region 的参数名调整为 name
- flights 的参数名调整为 value
保存
测试（需填写参数值）
- 值：20230106
发布

/hainanDashboard/attrAct（景点活动统计）

数据源
- Ds-ds-机构名称（Mysql）
使用自定义sql
- 不使用（保持默认）
数据库
- bdos_org_机构名称_db（下拉框第一个）
数据表
- ads_hainan_attr_act
数据过滤
- 不填写（保持默认）
请求参数
- 添加：选择 date
- 关闭「可选参数」
- 其余保持默认
返回参数
- 添加：选择 region，景点活动
- region 的参数名调整为 name
- 景点活动的参数名调整为 value
保存
测试（需填写参数值）
- 值：20230106
发布

/hainanDashboard/attrCel（明星驻场统计）

数据源
- Ds-ds-机构名称（Mysql）
使用自定义sql
- 不使用（保持默认）
数据库
- bdos_org_机构名称_db（下拉框第一个）
数据表
- ads_hainan_attr_cel
数据过滤
- 不填写（保持默认）
请求参数
- 添加：选择 date
- 关闭「可选参数」
- 其余保持默认
返回参数
- 添加：选择 region，活动次数
- region 的参数名调整为 name
- 活动次数的参数名调整为 value
保存
测试（需填写参数值）
- 值：20230106
发布

/hainanDashboard/visits（区域到访统计）

数据源
- Ds-ds-机构名称（Mysql）
使用自定义sql
- 不使用（保持默认）
数据库
- bdos_org_机构名称_db（下拉框第一个）
数据表
- ads_hainan_visits
数据过滤
- 不填写（保持默认）
请求参数
- 添加：选择 date
- 关闭「可选参数」
- 其余保持默认
返回参数
- 添加：选择 region，visits
- region 的参数名调整为 name
- visits 的参数名调整为 value
保存
测试（需填写参数值）
- 值：20230106
发布

/hainanDashboard/attrVac（景点空闲统计）

数据源
- Ds-ds-机构名称（Mysql）
使用自定义sql
- 不使用（保持默认）
数据库
- bdos_org_机构名称_db（下拉框第一个）
数据表
- ads_hainan_attr_vac
数据过滤
- 不填写（保持默认）
请求参数
- 添加：选择 date
- 关闭「可选参数」
- 其余保持默认
返回参数
- 添加：选择 region，景点使用情况
- region 的参数名调整为 name
- 景点使用情况的参数名调整为 value
保存
测试（需填写参数值）
- 值：20230106
发布

/hainanDashboard/news（要点新闻）

数据源
- Ds-ds-机构名称（Mysql）
使用自定义sql
- 不使用（保持默认）
数据库
- bdos_org_机构名称_db（下拉框第一个）
数据表
- ads_hainan_news
数据过滤
- 不填写（保持默认）
请求参数
- 添加：选择 date
- 关闭「可选参数」
- 其余保持默认
返回参数
- 添加：选择 news，timestamp
- news 的参数名调整为 news
- 其余保持默认
保存
测试（需填写参数值）
- 值：20230106
发布

/hainanDashboard/visitsRoute（自驾路线坐标查询）

数据源
- Ds-ds-机构名称（Mysql）
使用自定义sql
- 不使用（保持默认）
使用自定义sql

select * from ads_hainan_visits_route order by route_num,point_order

保存
测试
发布

大屏发布

添加数据应用-Docker应用

使用下面的填写项来进行安装

镜像地址
1. onlinepublic/hainan-tourism-dashboard:1.0
通用配置
1. CPU：0.1
2. MEM：64
3. DISK：1
4. Instance：1
网络配置
1. 容器端口：5000
2. 其余：保持默认
环境变量

注意：每个机构发布的 api 地址都是不一样的，完整地址需要进行拼接

tips：如何获取一个 API 的完整地址？

创建 api的时候，系统固定的前缀+自定义的后缀 = 完整的 API 地址
参考下面截图的红色部分

- 键：NEWS_API ，值： /online/机构名称/hainanDashboard/news
- 键：DRIVING_API ，值：/online/机构名称/hainanDashboard/driving
- 键：ATTRACTION_VISIT_API ，值：/online/机构名称/hainanDashboard/attrVisits
- 键：REGION_VISIT_API ，值：/online/机构名称/hainanDashboard/visits
- 键：STAR_ACTIVITY_API ，值：/online/机构名称/hainanDashboard/attrCel
- 键：FLIGHT_API ，值：/online/机构名称/hainanDashboard/flights
- 键：ATTRACTION_AVAILABILITY_API ，值：/online/机构名称/hainanDashboard/attrVac
- 键：ATTRACTION_ACTIVITY_API ，值：/online/机构名称/hainanDashboard/attrAct
- 键：VISITS_ROUTE_API ，值：/online/机构名称/hainanDashboard/visitsRoute
- 键：API_BASE ，值：http://kong-svc.admin.svc.cluster.local:8000

上传并安装
启动应用

示例项目

海南旅游大屏-精选数据集项目

项目设计

总体流程

数据血缘关系

原始业务数据（精选公共数据源）

biz_hainan_visits

biz_hainan_attr

biz_hainan_news

数据处理过程数据

part0 准备工作

1.切换角色：为机构admin（或者机构devop）

2.查询自己的机构信息

3.获取本机构 Mysql 的链接信息

4.创建一个数据工程项目

5.查看公共数据集的数据

part1: 采集旅游原始数据，完成数据计算、导出

采集：海南来访数据

采集：海南景点数据

采集：新闻数据

数据计算-1：自驾路线

数据计算-2：景点到访

数据计算-3：来琼航班

数据计算-4：景点活动

数据计算-5：明星驻场

数据计算-6：区域到访

数据计算-7：景点空闲

数据计算-8：要点新闻

数据导出-1：导出自驾路线

数据导出-2：导出景点到访

数据导出-3：导出来琼航班

数据导出-4：导出景点活动

数据导出-5：导出明星驻场

数据导出-6：导出区域到访

数据导出-7：导出景点空闲

数据导出-8：导出要点新闻

数据导出-8：导出自驾线路坐标数据

part2: 梳理进度，规范步骤命名

part3: 创建 API

数据集市概览

/hainanDashboard/driving（自驾路线统计）

/hainanDashboard/attrVisits（景点到访统计）

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