💖💖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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【Spark+hive毕设】基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-系统功能介绍
基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统，采用 Spark 与 Hive 作为核心大数据处理框架，搭配 Python 或 Java 开发语言，后端支持 Spring Boot 或 Django 框架，前端通过 Vue+ElementUI+Echarts 实现数据可视化展示。系统聚焦存量房网上签约数据，从市场宏观趋势、经纪机构市场格局、经营效益与质量、市场结构风险四大维度展开分析，能对月度发布房源量、签约量、退房量等核心指标进行统计计算，通过 Spark SQL 进行数据查询与聚合，借助 Hive 管理结构化数据，最终以图表形式呈现市场趋势变化、机构排名对比、风险指数等信息，为存量房市场相关分析提供数据支撑，整体实现了从数据清洗、处理、分析到可视化展示的完整流程，满足对存量房签约数据深度挖掘与直观呈现的需求。
【Spark+hive毕设】基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-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
【Spark+hive毕设】基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-系统背景意义
随着房地产行业逐渐向精细化运营转型，存量房市场在房地产市场中的占比不断提升，市场参与者对存量房交易数据的分析需求也越来越迫切。以往对存量房签约数据的分析多依赖人工统计或简单表格处理，不仅效率低，还难以从海量数据中挖掘隐藏的市场规律，比如无法及时捕捉月度签约量的波动趋势，也很难精准分析不同经纪机构的市场表现差异。而大数据技术的成熟为解决这一问题提供了可能，Spark 框架在海量数据处理上的高效性、Hive 在数据仓库管理上的便捷性，能有效应对存量房签约数据量大、维度多的特点，在此背景下，开发一套基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统，成为满足市场数据化分析需求的可行方向。这套系统作为毕业设计，主要是希望能将所学的大数据技术应用到实际场景中，解决存量房市场数据分析的一些小问题。从实际使用角度来说，对房产经纪机构而言，能通过系统看到自身在市场中的排名、签约转化率和退房率情况，帮助他们简单了解自身经营状况；对有存量房交易需求的用户，能通过系统呈现的市场趋势，大致把握市场冷热程度；对学校的毕业设计来说，这个选题能把 Spark、Hive 等大数据技术整合起来，锻炼数据处理、系统开发和可视化展示的综合能力，毕竟在毕设阶段，能把这些技术落地到具体场景，并且做出有实际分析价值的功能，已经算是对所学知识的一次不错的实践，虽然系统功能不算特别复杂，但也能为后续相关方向的学习打下一点基础。
【Spark+hive毕设】基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-系统演示视频
【Spark+hive毕设】基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-系统演示图片
【Spark+hive毕设】基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-系统部分代码
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.functions;
public class RealEstateDataProcessor {
public static void main (String [] args) {
SparkSession spark = SparkSession.builder ()
.appName ("RealEstateContractAnalysis")
.enableHiveSupport ()
.getOrCreate ();
// 1. 月度净签约房源量趋势分析核心代码
Dataset contractData = spark.sql ("SELECT 统计时间，签约套数，退房套数，房地产经纪机构名称 FROM real_estate.contract_monthly");
Dataset netContractData = contractData.withColumn ("净签约套数", functions.col ("签约套数").minus (functions.col ("退房套数")))
.groupBy ("统计时间")
.agg (functions.sum ("净签约套数").alias ("月度总净签约套数"))
.orderBy ("统计时间");
netContractData.createOrReplaceTempView ("monthly_net_contract");
spark.sql ("INSERT OVERWRITE TABLE real_estate.monthly_net_contract_result SELECT * FROM monthly_net_contract");
// 2. 经纪机构累计净签约量 TOP N 排名核心代码
Dataset agencyNetContract = spark.sql ("SELECT 房地产经纪机构名称，SUM (签约套数 - 退房套数) AS 累计净签约套数 FROM real_estate.contract_monthly GROUP BY 房地产经纪机构名称");
Dataset topAgencyContract = agencyNetContract.orderBy (functions.desc ("累计净签约套数"))
.limit (20)
.withColumn ("排名", functions.row_number ().over (functions.window ().orderBy (functions.desc ("累计净签约套数"))));
topAgencyContract.createOrReplaceTempView ("top_agency_net_contract");
spark.sql ("INSERT OVERWRITE TABLE real_estate.top_agency_contract_result SELECT * FROM top_agency_net_contract");
// 3. 市场集中度指数 (HHI) 月度趋势分析核心代码
Dataset monthlyTotalContract = spark.sql ("SELECT 统计时间，SUM (签约套数 - 退房套数) AS 月度总净签约 FROM real_estate.contract_monthly GROUP BY 统计时间");
Dataset agencyMonthlyShare = contractData.withColumn ("净签约套数", functions.col ("签约套数").minus (functions.col ("退房套数")))
.join (monthlyTotalContract, "统计时间")
.withColumn ("市场份额", functions.col ("净签约套数").divide (functions.col ("月度总净签约")))
.withColumn ("市场份额平方", functions.pow (functions.col ("市场份额"), 2));
Dataset monthlyHHI = agencyMonthlyShare.groupBy ("统计时间")
.agg (functions.sum ("市场份额平方").alias ("HHI 指数"))
.orderBy ("统计时间");
monthlyHHI.createOrReplaceTempView ("monthly_hhi_result");
spark.sql ("INSERT OVERWRITE TABLE real_estate.monthly_hhi_data SELECT * FROM monthly_hhi_result");
spark.stop ();
}
}
【Spark+hive毕设】基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-结语
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