博主介绍：✌全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌

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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