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通过AWS EMR、Spark、PySpark、Zeppelin和Airbnb的Superset对芝加哥出租车行程数据进行分析。

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简介：
本方案采用AWS EMR、Spark、PySpark、Zeppelin以及Airbnb的Superset工具对芝加哥市区出租车行程数据集进行深入分析。首先，我们对原始数据进行格式化和整合，执行一系列基础转换，包括重命名列、调整数据类型以及新增字段，同时对数据行进行筛选。随后，我们利用Spark DataFrame对数据进行基本的处理操作，并将处理后的结果以Parquet格式保存。以下是所有转换后Spark DataFrame的模式：root | -- TripID: string (nullable = true) | -- TaxiID: string (nullable = true) | -- TripStartTS:

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