以下是本计算机源码设计介绍,若对此项目感兴趣，请联系QQ：2426671765 
【运行截图请往下看】编程语言：Android、iOS、C#、Asp/Asp.net、Java、Vb、Php、Jsp、C++等
【专业优势】18年功力源码技术大神，坐阵亲临指导，远程协助包100%成功运行！
开发软件： Pycharm + Python3.7 + HSG虚拟机大数据环境
开发技术：Hadoop + Hive + Sqoop + Flask + Mysql + Echart
项目实现流程：利用requests爬取租房信息存入mysql --> 将mysql的租房信息导入Hive数据库 --> 利用hive的HQL进行数据分析--> sqoop将分析结果迁移到mysql--> Flask将分析结果到前端echarts实现可视化。
我们对海量租房的数据进行了大数据分析，包括按照不同地区房源数量对比分析，按照居室类型分析，按照地区平均租金分析，对比租房和买房不同价格区间的数据分析，统计平均房租，最高房租，最低房租，最受欢迎区，最受欢迎朝向，最受欢迎户型等，分析结果采用大屏展示。
可视化访问地址：http://127.0.0.1:5000/
照片名称：1租房房屋信息在线爬取效果
照片名称：2基于Hive大数据租房分析HQL命令
照片名称：3租房数据可视化大屏展示
照片名称：4hive调用MapReduce任务分析数据
照片名称：5利用sqoop把hive分析结果迁移到mysql
照片名称：6可视化大屏后端用Flask开发
照片名称：7前端基于echarts组件可视化
照片名称：8mysql数据库表保存的分析结果
以上是本计算机源码设计介绍,若对此项目感兴趣，请联系QQ：2426671765
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