《Uber纽约市乘车数据数据集解析》 Uber作为全球知名的共享经济代表，其在纽约市的运营数据无疑为我们提供了一扇洞察城市交通、共享经济以及大数据应用的窗口。本数据集包含了Uber在2014年4月至9月以及2015年1月到6月期间，在纽约市的约450万和1430万次乘车记录，涵盖了广泛的出行信息，具有极高的研究价值。 数据集中包含的信息主要分为两个部分：乘车记录和个人及公司级别的数据。乘车记录提供了每次行程的关键信息，如接送时间、起始和结束位置、行驶距离等。这些数据对于分析乘客出行模式、交通流量分布、热门区域以及高峰时段有重要的参考意义。同时，数据集还包含了租车公司的行车级别和汇总级数据，这有助于我们理解Uber在纽约市场的竞争格局，分析不同公司在不同区域的服务表现和市场份额。 通过对450万和1430万条乘车记录的深入分析，我们可以揭示纽约市的出行规律。例如，我们可以计算出每日和每周的出行频率，以了解工作日与周末、节假日的出行差异；通过分析早晚高峰时段的订单量，可以评估城市交通压力的分布情况，为交通规划提供依据。 数据集中的租车公司数据提供了行业竞争的视角。通过对不同租车公司服务次数、覆盖区域等数据的统计，我们可以评估各公司的市场占有率，揭示Uber在纽约市场的地位及其与竞争对手的关系。此外，还可以通过分析不同公司的接单效率和服务质量，探讨共享经济模式下的服务质量标准和用户满意度。 此外，该数据集也为研究共享经济的学者提供了丰富的素材。通过研究Uber的发展轨迹，可以探究共享经济对传统出租车行业的冲击，以及它如何改变城市交通生态。同时，还可以从数据中探索共享经济对城市就业、收入分配等方面的影响。 Kaggle作为数据科学竞赛的平台，也经常使用此类数据集来挑战参与者的数据分析和挖掘能力。利用这些数据，参赛者可以通过机器学习方法预测需求、优化调度，甚至对未来的交通状况进行预测，这对于提升城市交通效率、减少拥堵具有实际应用价值。 Uber纽约市乘车数据数据集不仅展示了共享经济的运行实况，也是理解城市交通、研究大数据应用的重要资源。通过对数据的深入挖掘，我们可以获得对城市出行模式、交通规划、市场竞争以及共享经济影响的深刻洞察，为政策制定和商业决策提供有力支持。

DBeaver链接hive驱动包下载： hive-jdbc-uber-2.6.5.0-292.jar

jetty-all-9.4.47.v20220610-uber.jar

hive-jdbc-uber-2.6.5.0-292.jar驱动

datagrip连hive连不上,用这个驱动可以连上

下包，整活

flink 1.14.3集成hadoop 3.2.3的jar包，flink启动yarn session时需要将该jar放到flink的lib目录下

UberEats 这是Uber Eats的克隆网站

flink-1.11 版本后不带连接hadoop的jar包，需要自己手动编译打包，这里我将自己使用的 jar包分享给有需要的人。

h3-py Python绑定。 有关API参考，请参见。 安装 从 ： pip install h3 从 ： conda config --add channels conda-forge conda install h3-py v3.6.1以后的新功能：我们将预构建的上传Linux / Mac / Windows的PyPI ，这可以避免许多以前的安装问题。 用法 >> > import h3 >> > lat , lng = 0 , 0 >> > resolution = 0 >> > h3 . geo_to_h3 ( lat , lng , resolution ) '8075fffffffffff' 样例画廊 浏览示例笔记本的集合，如果您有自己的示例或可视化文件，请随时贡献！ 我们还对API进行了简单的演练。 有关更多信息，请参见H3文档。 蜜蜂 我们在h3-py