Hadoop综合项目——二手房统计分析（Hive篇）

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分类专栏： Hive 大数据项目 文章标签： hive hadoop 大数据
于 2022-12-24 05:30:00 首次发布
优快云@WHYBIGDATA
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_52735414/article/details/128407792
本文通过Hive对二手房数据进行七大统计分析，包括楼龄比例、价格分布、采光情况、面积区间、宣传标签占比、关注人数及规格比例，揭示关键指标对购房决策的影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Hadoop综合项目——二手房统计分析（Hive篇）

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0、 写在前面

  • Windows版本：Windows10
  • Linux版本：Ubuntu Kylin 16.04
  • JDK版本：Java8
  • Hadoop版本：Hadoop-2.7.1
  • Hive版本：Hive1.2.2
  • IDE：IDEA 2020.2.3
  • IDE：Pycharm 2021.1.3
  • IDE：Eclipse3.8

1、Hive统计分析

使用Hive做了7个不同的统计分析，更好地展示二手房的情况

1.1 本地数据/HDFS数据导入到Hive

先创建数据库db_k

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Hadoop综合项目——二手房统计分析（MapReduce篇）
优快云2022博客之星Top39；华为云博主7&，优快云、稀土掘金、微信公众号、阿里云开发者社区、腾讯云社区、博客园、知乎、51CTO同名博主WHYBIGDATA；
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Hadoop综合项目——二手房统计分析（起始篇）
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Hadoop：MapReduce编程之统计二手房数目
Xiao Miao的博客
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要求：统计出上海各个地区二手房的数目，其中将浦东的二手房单独由一个Reduce计算
数据分析项目——深圳二手房价分析及价格预测
m0_54468547的博客
05-12 5434
深圳二手房数据分析及价格预测的总体目标：基于Python数据科学基础，利用所学Python语言和数据分析的相关知识，对深圳二手房价数据进行分析和建立房价预测模型进行预测，实现数据合并对数据质量进行检测和自变量与因变量进行可视化分析建立预测模型，并能使用户通过其显示结果和可视化对每种特征的变化有一个直观的了解，从而达到二手房价预测的目的。
Hive从入门到精通（4）—— Hive分析英国房产价格数据
shangjg3的博客
09-01 495
由于数据中有部分字段包含逗号‘，’，所以数据要预处理一下。该数据集包含有关英格兰和威尔士自1995年。4GB，在ClickHouse中需要约3。5.3伦敦房产每年的平均价格。5.2 统计每年的平均价格。超过2800王条记录，未压缩形式的数据集大小。5.1 统计数据总量。
Hadoop综合项目——二手房统计分析（可视化篇）
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Hadoop综合项目——二手房统计分析（可视化篇）
hadoop综合项目——二手房统计分析
11-11
二手房统计分析是一个基于Hadoop的综合项目，旨在帮助人们深入了解二手房市场情况并进行相应的统计分析。 首先，我们需要收集大量的二手房交易数据。可以从不同的渠道收集数据，如网络房产平台、中介公司等。通过...
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03-16 743
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基于hive旅游数据的分析与应用-计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829的博客
11-08 334
系统阐述的是使用基于hive旅游数据的分析与应用系统，对于Java、B/S结构、MySql进行了较为深入的学习与应用。利用这些技术结合实际需求开发了具有个人中心、用户管理、旅游数据管理、地名管理、系统管理等功能的系统，最后对系统进行相应的测试，测试系统有无存在问题以及测试用户权限来优化系统，最后系统达到预期目标。管理员进行爬取数据后，点击主页面右上角的看板，可以查看到系统简介、评论数统计、攻略数统计、星级比例、排名占比、用户总数、旅游数据总数、旅游数据（评论人数TOP10）等实时的分析图进行可视化管理；
基于Hive的民宿价格分析系统的设计与实现
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weixin_45769113的博客
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大数据民宿价格信息系统是在对相关管理范畴进行详细调研后，确定了系统涉及的领域，包括数据库设计、界面设计等，是一个具有实际应用意义的管理系统。根据本毕业设计要求，经过四个多月的设计与开发，大数据民宿价格信息系统基本开发完毕。其功能基本符合用户的需求。为保证有足够的技术能力去开发本系统，首先本人对开发过程中所用到的工具和技术进行了认真地学习和研究，详细地钻研了基于Python的网络爬虫技术。
hive案例：某家二手房数据简单分析
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07-09 3040
数据字典 小区的名称 户型 面积 区域 楼层 朝向 总价 单价 建筑时间 对应数据表 create table tb_sh_price( name STRING, house_type STRING, house_area STRING, region STRING, floor_str STRING, direction STRING, total_price STR...
Hive数仓项目之需求分析、建模分析、优化方案
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10-14 882
1.1: 数据的采集1.2: 数据的清洗转换处理1.3: 数据的统计分析处理1.4: 数据的导出操作。
买二手房不用愁，Python爬虫一键爬取海量二手房源，分分钟找到心仪房子！【附源码】
贪嘴的博客
05-12 1289
一、前言 之前有买二手房的需求，苦于房源太多无从下手，一个一个看又太慢，所以借助 Python 批量爬取房源筛选出符合我们调解的房源，再看的话会节省很多时间。 二、思路 某家上房源比较真实可靠，这里就拿某家作为目标站点。 首先 打开 某家-选择区域，比如 “北京”-二手房，筛选条件勾选-海淀区-500到800万-2室-集体供暖 这时候结果有30页，点下第二页，复制URL 会发现URL里多了个 pg2 应该就是page2的意思，第二页，改成几就是第几页 https://bj.*****.com/ershouf
Hadoop---(5)Hive（数据仓库）
Mr.Cao
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  5.1 Hive的系统架构   用户接口，包括CLI，JDBC/ODBC，WebUI。 元数据存储，通常是存储在关系数据库如mysql，derby中。 解释器、编译器、优化器、执行器。 Hadoop：用HDFS进行存储，利用MapReduce进行计算。         1.     用户接口主要有三个：CLI，JDBC/ODBC和WebUI CLI，即Shell命令...
毕业设计PyFlink+Hadoop+Hive民宿数据分析可视化大屏 民宿推荐系统
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数据的分析展示使用ECharts图表库，根据需求设计各类图表，并提供交互式操作，使用户能够灵活地进行数据分析和展示[13]。首先利用Python编程语言，结合第三方爬虫Scrapy框架，编写爬虫程序，实现对民宿的民宿描述、位置、价格、面积、户数、类型、床数、宜住人数、评分、点评数等数据的定向抓取。接下来将已清洗的数据加载至Hive数据仓库中并使用Hive自带的类SQL语言对数据进行数据分析，例如描述性统计、区域对应民宿均价、区域对应民宿评分均值、区域对应民宿平均户数、用户评价关键词等词频统计等。
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02-13 2642
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基于 Hive 构建数据仓库
Daphnis的博客
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前言 设想有一批各种类型的离线（或实时）数据（文本、csv、Excel 等），我们如何挖掘这些数据背后的价值，分析这些数据之间的关联？ 很容易想到的就是，写程序把每种数据按照某种规则抽取出来放到关系型数据库中进行分析。 这样做可能存在什么样的问题？ 按照某种规则进行抽取，是否会导致原始数据信息的丢失？ 因为前期设计不足或者后期需求变化导致数据的重复处理？ 面对上千亿，甚至上万亿的数据，...
爬取某家网二手房数据（详细教程）
杜小白Blog
11-07 7424
这里写目录标题项目描述：项目实施：1. 确定目标1.1 先来说第一个页面上述设置的目的是：所以我们可以在代码中这样呈现：1.2中间的列表部分下面的翻页部分：1.3 第二个页面从价格部分可以获取到：参考总价、单价从所在区域可以获取到：小区名称、大区域+小区域基本信息+交易信息数据如下图：最后是地图部分的数据：2. 流程设计3. 主要代码复现核心代码分析，完整代码看链接：获取当前条件下的房屋数据个数：判断是否超过3000，若超过则进行第二级筛选，若未超过则直接获取数据4. 运行完整代码：总结： 今天分享一篇爬虫
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