CMPT353计算数据科学项目：解析353飞行数据

根据给定的文件信息，我们可以详细地分析出以下知识点： 标题：“353-flight-data：用于CMPT353-计算数据科学的最终项目” 知识点说明： - 353-flight-data 项目是针对CMPT353-计算数据科学课程的最终项目。 - 该项目的核心数据集是飞行数据，这些数据来自一系列的CSV格式的压缩文件，以.gz作为文件后缀。 - 数据集的时间跨度为2019年1月至2020年5月。 - 由于数据文件体积较大，它们不适合被包含在版本控制系统Git的仓库中。 - 项目需要对原始飞行数据进行抽取、转换和加载（ETL）操作，以转换为有用的信息。 - ETL过程中会涉及到机场、航空公司和飞机的相关查询，这些查询信息需要通过额外的CSV文件进行辅助。 - 该最终项目还可能需要使用Python编程语言进行开发。 描述：“353飞行数据 对于CMPT353-计算数据科学的最终项目 数据源： 飞行数据：（）17文件（2019-01-> 2020-05）作为csv.gz. 由于大小不包含在git中。 机场查询： 航空公司查询： 飞机查询：由Rollin编译 如何使用 01_flight_etl.py-获取输入目录，机场查找，航空公司查找，输出目录。 返回镶木地板文件spark-submit 01_flight_etl.py input_data airports.csv airlines.csv aircraft.csv output” 知识点说明： - 飞行数据包含17个CSV格式的压缩文件，这些文件覆盖了2019年1月至2020年5月的记录。 - 项目中提到的ETL脚本为“01_flight_etl.py”，此脚本用于处理ETL流程，涉及从输入目录读取数据，通过机场、航空公司、飞机的相关信息进行数据匹配和转换，最后将处理后的数据输出到指定目录。 - 机场、航空公司、飞机的查询数据通过单独的CSV文件提供，这些文件分别命名为“airports.csv”、“airlines.csv”、“aircraft.csv”，需要在ETL过程中被引用。 - 项目中的输出文件可能是一个镶木地板文件（可能指一个具有层次结构的文件或者是指文件的特定格式），这里提到使用spark-submit命令来运行ETL脚本，表明项目可能会涉及到Apache Spark框架，这是一个用于大数据处理的分布式计算系统。 - “01_flight_etl.py”脚本的使用可能需要一定的前置条件，比如已经安装了Python环境以及可能的第三方库依赖，如Pandas用于数据处理和PySpark用于Spark集成。 标签：“Python” 知识点说明： - 此项目使用Python编程语言开发，这表明开发人员需要具备Python基础和相关的编程技能。 - Python的广泛使用在数据科学和机器学习领域，使得它成为处理数据集和编写ETL脚本的理想选择。 - 项目可能需要利用Python的数据处理库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，用于数据分析和可视化。 - Python的文件I/O能力也将在处理CSV文件时发挥重要作用。 压缩包子文件的文件名称列表：“353-flight-data-master” 知识点说明： - 由于数据文件没有包含在Git仓库中，但给出了一个压缩包子文件的文件名称列表，我们可以推断项目是使用了某种压缩技术将文件进行打包，以便于传输和存储。 - 名称“353-flight-data-master”暗示这可能是Git仓库中的一个文件夹名称或分支名称，用于存放整个项目的主版本文件。 - 对于熟悉Git的开发者而言，他们需要了解如何通过适当的Git操作将压缩文件解压，并将它们放置在项目的相应位置中。 综上所述，该文件信息揭示了一个典型的数据科学项目，涉及到数据处理、ETL流程、Python编程以及可能的分布式计算系统应用。开发者需要具备处理大规模数据集的能力，熟悉Python编程及其相关库，以及理解如何使用Git进行版本控制和文件管理。