基于Hadoop的航空大数据分析平台的功能需求、相关技术及预期效果

一、功能需求：

1.数据采集：从各个航空公司和机场的系统中采集数据，包括航班信息、机场信息、乘客信息等。

2.数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复数据、异常数据等。

3.数据存储：将清洗后的数据存储到Hadoop分布式文件系统中。

4.数据处理：对存储在Hadoop中的数据进行处理，包括数据挖掘、数据分析、数据建模等。

5.数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示，包括图表展示、地图展示等。

6.智能推荐：根据分析结果，为乘客提供智能推荐服务，包括航班推荐、机场推荐等。

二、相关技术：

1.Hadoop：作为分布式计算平台，Hadoop可以处理大规模的数据，并且具有高可靠性和高可扩展性。

2.Hive：用于对Hadoop中的数据进行SQL查询和分析。

3.Pig：用于对Hadoop中的数据进行数据流处理。

4.HBase：用于对Hadoop中的数据进行实时查询和分析。

5.Mahout：用于对Hadoop中的数据进行机器学习和数据挖掘。

6.Tableau：用于对数据进行可视化展示。

三、预期效果：

1.提高航空公司和机场的运营效率：通过对大数据的分析，可以更加准确地预测航班延误、人流量等情况，从而提高运营效率。

2.提高乘客的出行体验：通过智能推荐服务，可以为乘客提供更加个性化的出行方案，提高乘客的出行体验。

3.优化航空运输资源配置：通过大数据分析，可以更加准确地预测航班需求，从而优化航空运输资源的配置。

4.提高安全性：通过对数据进行分析，可以发现安全隐患，从而提高航空安全性。

5.为航空公司和机场提供决策支持：通过对数据进行分析，可以为航空公司和机场提供决策支持，从而提高运营效率和竞争力