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技术路线:1、数据爬取:基于python爬取贝壳网站的租房信息,并进行数据清洗2、数据分析:基于MapReduce计算框架进行数据分析,分析维度包括:租房类型分析、各小区租房数量分析、各小区租房均价、租房价格范围分析、居室类型分析等3、数据可视化:Python+Flask+echarts+ MySQL可视化。 流程: 1.爬取贝壳租房信息约1000万条,可以选择你想要爬取的城市,爬完生成.csv文件同时向mysql数据库保存一份; 2.上传csv到hdfs中,使用hive建表导入CSV数据。 3.一部分分析使用Spark实时计算完成,一部分分析使用hive sql完成; 4.计算结果使用sqoop工具对接到mysql数据库的指标表; 5.使用flask+echarts制作可视化大屏; 创新点:selenium采集海量租房数据、可视化大屏、spark+hive离线计算实时计算全部实现、使用NLP文本分类模型对租房信息的评论部分进行深度学习训练分析 注意:如果还觉得系统太简单不够工作量,可以选装推荐系统、预测系统、知识图谱、后台管理,我这边能1秒无缝对接
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