Analyse des données sur les retards de vol en temps réel à l'aide de PHP et Kafka

Dans l'industrie aéronautique, les retards de vol sont un problème courant, qui entraîne de nombreuses difficultés pour les passagers pendant leur voyage. Cependant, il est très important que les compagnies aériennes et les gestionnaires d'aéroports détectent à temps les retards de vol et prennent les mesures correspondantes, car cela affectera directement l'évaluation de la ponctualité des vols et des niveaux de service.

Utiliser PHP et Kafka pour réaliser une analyse des données sur les retards de vol en temps réel est une solution efficace. Cet article détaillera comment utiliser Kafka en PHP pour collecter et analyser les données de retard de vol en temps réel.

Tout d'abord, nous devons installer et configurer l'environnement Kafka. Dans le système Ubuntu, vous pouvez exécuter la commande suivante pour installer 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

Ensuite, entrez dans le répertoire Kafka et démarrez le service Kafka :

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

Maintenant, nous avons démarré avec succès le service Kafka.

Ensuite, nous écrirons le code du producteur Kafka en utilisant PHP. Le producteur envoie des données de retard de vol à un sujet dans 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)];
}
?>

Cet extrait de code génère de manière aléatoire des données de retard de vol simulées et les envoie à un sujet Kafka. Nous pouvons utiliser la commande suivante pour exécuter le code :

php producer.php

Maintenant, nous pouvons utiliser un autre code PHP pour consommer les données du sujet Kafka et les analyser :

<?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.
}
?>

Cet extrait de code consomme les données du sujet Kafka et appelle le Fonction analyseDelayMessage() pour analyser les données. Dans cette fonction, nous pouvons prendre des mesures appropriées en fonction du degré de retard du vol.

Enfin, nous pouvons visualiser et afficher les données dans l'interface web. Ceci peut être réalisé en utilisant des frameworks PHP tels que Laravel et des bibliothèques JavaScript telles que Highcharts. Dans cette interface Web, nous pouvons afficher les tendances des retards de vol et fournir aux utilisateurs des données sur les retards de vol en temps réel.

En résumé, utiliser PHP et Kafka pour analyser les données de retard de vol en temps réel est une solution efficace. En tant que plateforme de traitement de flux distribué, Kafka peut nous aider à collecter et traiter efficacement les données en temps réel. En tant que langage de développement Web puissant, PHP peut nous aider à visualiser les données et à les fournir aux utilisateurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!