使用Spark機器學習，流技術和Kafka API監視實時Uber數據（第1部分）

根據Gartner的預測 ，到2020年，四分之一的互聯汽車將構成物聯網的主要組成部分。 互聯車輛預計每小時可產生25GB數據，可對其進行分析以提供實時監控和應用程序，並將帶來新的出行和車輛使用概念。 當前，利用大數據發揮卓越優勢的10個主要領域之一是改善城市。 例如，對GPS汽車數據的分析可以使城市根據實時交通信息優化交通流量。 優步正在使用大數據來完善其流程 ，從計算優步的定價到尋找汽車的最佳

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