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案例介绍
1.与高德同学对接绕城路况数据，由于高德是两分钟提供一次数据，这里通过Quartz定时任务，将高德数据写入RocketMQ。
2.通过Flink流计算对RocketMQ中的高德数据进行处理，将绕城的路况拥堵数据提取处理，与视频感知的拥堵数据进行去重融合，将数据写入数据库。
3.Flink流计算对拥堵数据进行处理，若90s内，该路况没有产生拥堵数据，则认为拥堵消散，对数据里面的拥堵数据进行下线处理，使其不再展示在前端页面的动态图上。
4.提供查询接口给前端同学，便于客户在前端页面对后台数据进行查询。
5.负责登陆模块代码的构建。
2.通过Flink流计算对RocketMQ中的高德数据进行处理，将绕城的路况拥堵数据提取处理，与视频感知的拥堵数据进行去重融合，将数据写入数据库。
3.Flink流计算对拥堵数据进行处理，若90s内，该路况没有产生拥堵数据，则认为拥堵消散，对数据里面的拥堵数据进行下线处理，使其不再展示在前端页面的动态图上。
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1.与高德同学对接绕城路况数据，由于高德是两分钟提供一次数据，这里通过Quartz定时任务，将高德数据写入RocketMQ。
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3.Flink流计算对拥堵数据进行处理，若90s内，该路况没有产生拥堵数据，则认为拥堵消散，对数据里面的拥堵数据进行下线处理，使其不再展示在前端页面的动态图上。
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