💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜
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@TOC
基于Hadoop+Spark的深圳房产数据系统架构设计思路-系统功能介绍
基于大数据的深圳一手房成交数据分析系统是一套运用现代大数据技术栈构建的房地产市场数据分析平台。该系统采用Hadoop分布式文件系统作为数据存储基础，结合Spark计算引擎进行大规模数据处理与分析，通过Django框架提供稳定的后端服务支撑，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现用户交互界面。系统核心功能围绕深圳房地产市场的五大分析维度展开：时间趋势分析追踪全市月度成交量与均价变化轨迹，空间对比分析揭示各行政区域市场表现差异，用途结构分析解析住宅与非住宅物业的市场占比，供需关系分析评估市场去化能力与库存压力，关联性探索分析挖掘价格驱动因素。系统通过Spark SQL进行高效的数据查询与统计计算，利用Pandas和NumPy进行数据清洗与预处理，最终以直观的图表形式展现分析结果，为房地产市场参与者提供数据驱动的决策支持工具。
基于Hadoop+Spark的深圳房产数据系统架构设计思路-系统技术介绍
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于Hadoop+Spark的深圳房产数据系统架构设计思路-系统背景意义
深圳作为中国经济特区的典型代表，其房地产市场一直是国内楼市的重要风向标。近年来，深圳房地产市场呈现出成交数据体量庞大、市场变化频繁、区域分化明显等特征，传统的数据分析方法已难以应对海量房产交易数据的处理需求。随着大数据技术的不断成熟，Hadoop、Spark等分布式计算框架为处理大规模结构化数据提供了强有力的技术支撑。同时，房地产市场的复杂性要求我们从多个维度进行深入分析，包括时间序列变化、空间分布特征、不同物业类型的市场表现等。在这样的背景下，构建一套基于大数据技术的房产成交数据分析系统，能够有效整合分散的市场信息，通过科学的数据挖掘方法揭示市场运行规律，为相关决策提供可靠的数据基础。 从技术实践角度来看，本课题将大数据核心技术与具体业务场景相结合，通过Hadoop+Spark技术栈的实际应用，加深了对分布式存储与计算原理的理解，同时在数据清洗、统计分析、可视化展示等环节形成了完整的技术实践链条。从应用价值角度分析，该系统能够为房地产从业者、投资者以及普通购房者提供相对客观的市场参考信息，帮助他们更好地了解深圳各区域的房价水平、成交活跃度以及市场供需状况。从学术研究角度考虑，系统通过对房产成交数据的多维度分析，探索了价格与成交量之间的关联关系，为房地产市场研究提供了一定的数据支撑。虽然作为毕业设计项目，系统在数据规模和算法复杂度方面相对有限，但其展现的技术架构思路和业务分析框架仍具有一定的参考价值，为后续更深入的房地产大数据研究奠定了基础。
基于Hadoop+Spark的深圳房产数据系统架构设计思路-系统演示视频
基于Hadoop+Spark的深圳房产数据系统架构设计思路-系统演示图片
基于Hadoop+Spark的深圳房产数据系统架构设计思路-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum as spark_sum, avg, count, desc, asc, month, year, when, regexp_replace, to_date
from pyspark.sql.types import DoubleType, IntegerType
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("ShenZhenHouseAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_monthly_trend():
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/house_data/*.csv")
df = df.withColumn("成交套数", col("成交套数").cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("成交均价", col("成交均价").cast(DoubleType()))
df = df.withColumn("成交面积", col("成交面积").cast(DoubleType()))
df = df.withColumn("日期", to_date(col("日期"), "yyyy-MM-dd"))
df = df.filter(col("所属区") == "全市")
monthly_df = df.withColumn("年月", month(col("日期")))
monthly_trend = monthly_df.groupBy("年月").agg(
spark_sum("成交套数").alias("月度成交总量"),
avg("成交均价").alias("月度平均价格"),
spark_sum("成交面积").alias("月度成交面积")
).orderBy("年月")
trend_result = monthly_trend.collect()
trend_analysis = []
for i, row in enumerate(trend_result):
growth_rate = 0
if i > 0:
prev_volume = trend_result[i-1]["月度成交总量"]
curr_volume = row["月度成交总量"]
if prev_volume > 0:
growth_rate = ((curr_volume - prev_volume) / prev_volume) * 100
trend_analysis.append({
"月份": row["年月"],
"成交量": row["月度成交总量"],
"均价": round(row["月度平均价格"], 2),
"成交面积": round(row["月度成交面积"], 2),
"环比增长率": round(growth_rate, 2)
})
market_status = "上升" if growth_rate > 5 else "下降" if growth_rate < -5 else "平稳"
return {"trend_data": trend_analysis, "market_status": market_status}
def analyze_district_comparison():
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/house_data/*.csv")
df = df.withColumn("成交套数", col("成交套数").cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("成交均价", col("成交均价").cast(DoubleType()))
df = df.withColumn("成交面积", col("成交面积").cast(DoubleType()))
df = df.withColumn("可售套数", col("可售套数").cast(IntegerType()))
df = df.filter(col("所属区") != "全市")
df = df.filter(col("用途") == "住宅")
district_stats = df.groupBy("所属区").agg(
spark_sum("成交套数").alias("总成交套数"),
avg("成交均价").alias("平均成交价格"),
spark_sum("成交面积").alias("总成交面积"),
avg("可售套数").alias("平均可售套数")
)
district_stats = district_stats.withColumn(
"平均户型面积",
col("总成交面积") / col("总成交套数")
).withColumn(
"供需比",
col("平均可售套数") / col("总成交套数")
)
hot_districts = district_stats.orderBy(desc("总成交套数")).limit(5)
price_ranking = district_stats.orderBy(desc("平均成交价格"))
supply_demand = district_stats.orderBy("供需比")
district_result = []
for row in price_ranking.collect():
risk_level = "高" if row["供需比"] > 2.0 else "中" if row["供需比"] > 1.0 else "低"
district_result.append({
"区域": row["所属区"],
"成交量排名": None,
"平均价格": round(row["平均成交价格"], 2),
"户型面积": round(row["平均户型面积"], 2),
"供需风险": risk_level
})
return {"district_analysis": district_result[:10]}
def analyze_supply_demand_relationship():
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/house_data/*.csv")
df = df.withColumn("成交套数", col("成交套数").cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("成交均价", col("成交均价").cast(DoubleType()))
df = df.withColumn("可售套数", col("可售套数").cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("可售面积", col("可售面积").cast(DoubleType()))
df = df.filter(col("所属区") != "全市")
price_ranges = df.withColumn(
"价格区间",
when(col("成交均价") < 30000, "低价位(<3万)")
.when((col("成交均价") >= 30000) & (col("成交均价") < 50000), "中低价位(3-5万)")
.when((col("成交均价") >= 50000) & (col("成交均价") < 80000), "中高价位(5-8万)")
.otherwise("高价位(>8万)")
)
supply_demand_analysis = price_ranges.groupBy("价格区间").agg(
spark_sum("成交套数").alias("总需求量"),
spark_sum("可售套数").alias("总供应量"),
avg("成交均价").alias("区间均价")
)
supply_demand_analysis = supply_demand_analysis.withColumn(
"供需比率",
col("总供应量") / col("总需求量")
).withColumn(
"市场热度",
when(col("供需比率") < 1, "供不应求")
.when(col("供需比率") < 2, "供需平衡")
.otherwise("供过于求")
)
district_supply_demand = df.groupBy("所属区").agg(
spark_sum("成交套数").alias("区域总需求"),
avg("可售套数").alias("区域平均供应"),
count("*").alias("数据条数")
).withColumn(
"去化周期",
col("区域平均供应") / (col("区域总需求") / col("数据条数"))
)
result_data = []
for row in supply_demand_analysis.collect():
result_data.append({
"价格区间": row["价格区间"],
"需求量": row["总需求量"],
"供应量": row["总供应量"],
"供需比": round(row["供需比率"], 2),
"市场状态": row["市场热度"]
})
district_data = []
for row in district_supply_demand.orderBy("去化周期").collect():
risk_assessment = "低风险" if row["去化周期"] < 6 else "中风险" if row["去化周期"] < 12 else "高风险"
district_data.append({
"区域": row["所属区"],
"去化周期": round(row["去化周期"], 1),
"风险评估": risk_assessment
})
return {"price_range_analysis": result_data, "district_digestion": district_data}
基于Hadoop+Spark的深圳房产数据系统架构设计思路-结语
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