技术栈选择

Hadoop 生态系统是处理大规模租房数据的理想选择，主要技术栈包括：

• Hadoop HDFS：分布式文件存储系统，用于存储海量租房数据。
• Hadoop MapReduce：分布式计算框架，用于数据清洗和分析。
• Hive：数据仓库工具，用于结构化查询和数据分析。
• HBase：分布式数据库，用于实时查询和存储。
• Spark：内存计算引擎，用于加速数据处理。
• Flume/Kafka：数据采集和流处理工具，用于实时数据 ingestion。
• Sqoop：用于从关系型数据库导入导出数据。
• Python/Java：主要开发语言，用于编写 MapReduce 和 Spark 作业。

功能设计

数据采集与存储

• 从多个租房平台（如链家、贝壳等）爬取房源数据。
• 使用 Flume 或 Kafka 实时采集数据并存储到 HDFS 或 HBase。

数据清洗与预处理

• 使用 MapReduce 或 Spark 进行数据清洗，去除重复、缺失或异常数据。
• 标准化数据格式，如统一价格单位、面积单位等。

# 示例：使用 Spark 进行数据清洗
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("RentalDataCleaning").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/raw_data.csv", header=True)
df_cleaned = df.dropDuplicates().na.drop()
df_cleaned.write.csv("hdfs://path/to/cleaned_data.csv")

数据分析

• 使用 Hive 或 Spark SQL 进行数据分析，如各区域平均租金、房源分布等。
• 机器学习模型（如 K-means 聚类）分析租房热点区域。

-- 示例：Hive 查询各区域平均租金
SELECT region, AVG(price) AS avg_price
FROM rental_data
GROUP BY region
ORDER BY avg_price DESC;

可视化展示

• 使用 Tableau 或 Python 的 Matplotlib/Seaborn 库生成可视化报表。
• 展示租金趋势、房源分布等。

# 示例：使用 Matplotlib 绘制租金分布
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("cleaned_data.csv")
df.groupby('region')['price'].mean().plot(kind='bar')
plt.title('Average Rental Price by Region')
plt.show()

开发源码示例

MapReduce 示例

// 计算各区域房源数量
public class RegionCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text region = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        region.set(fields[2]); // 假设第3列是区域
        context.write(region, one);
    }
}

public class RegionCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

Spark 示例

// 计算租金最高的前10个区域
val df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://path/to/cleaned_data.csv")
val topRegions = df.groupBy("region").agg(avg("price").alias("avg_price")).orderBy(desc("avg_price")).limit(10)
topRegions.show()

系统架构设计

1. 数据层：HDFS 存储原始数据，HBase 存储实时数据。
2. 处理层：MapReduce 和 Spark 用于批处理和实时分析。
3. 服务层：Hive 和 Spark SQL 提供查询接口。
4. 应用层：可视化工具和 API 提供数据分析结果。

通过以上技术栈和功能设计，可以构建一个高效、可扩展的基于 Hadoop 的租房数据分析系统。