摘   要

本项目利用大数据技术来分析大中城市商品房销售情况，通过Hadoop平台处理和分析庞大的销售数据，系统能够实现对商品房销售趋势、区域楼盘热点等方面的深入分析和可视化展示。利用Hadoop技术处理和存储数据，我们设计了关键指标和模型，通过建立完整的数据仓库，可以为政府部门、房地产开发商和投资者提供有力的数据支持和市场洞察。可以更好地了解城市商品房市场的动态变化，为房地产行业的发展和规划提供科学依据，促进行业的健康发展。

关键词： Hadoop技术；数据仓库；动态变化

Abstract

This project utilizes big data technology to analyze the sales situation of commercial housing in large and medium-sized cities. Through the Hadoop platform, the system can process and analyze massive sales data, and achieve in-depth analysis and visual display of sales trends of commercial housing, regional real estate hotspots, and other aspects. By utilizing Hadoop technology to process and store data, we have designed key indicators and models. By establishing a complete data warehouse, we can provide strong data support and market insights for government departments, real estate developers, and investors. It can better understand the dynamic changes in the urban commodity housing market, provide scientific basis for the development and planning of the real estate industry, and promote the healthy development of the industry.

Key words: Hadoop technology; Data warehouse; Dynamic changes

目  录

摘   要

Abstract

第1章  绪论 1

1.1 项目背景及意义 1

1.2 国内研究现状 1

1.3 国外研究现状 1

2 系统开发工具及相关技术 2

2.1 Hadoop简介 2

2.2 Echarts简介 3

2.3 Hive简介 4

3 系统需求分析 4

3.1 构架概述 4

3.1.1 功能构架 5

3.1.2 模块需求描述 5

3.2 系统开发环境 6

3.3 系统任务的可行性分析

3.3.1 技术可行性 6

3.3.2 系统安全性分析 0

4 系统的概要设计 1

4.1系统架构设计 1

4.2功能模块设计 2

5系统的详细设计 3

5.1项目结构 3

5.2数据采集与预处理模块 14

5.3 数据存储和更新模块 15

5.4大中城市商品房销售可视化 1

6.系统的测试 16

6.1 注册功能 16

6.2 登录功能 17

6.3 查询功能 17

6.4 本章小结 17

参考文献 18

致谢 9

第1章  绪论

1.1 项目背景及意义

随着城市化进程的加快和房地产市场的持续发展，大中城市的商品房销售市场日益活跃。房地产行业在城市经济中发挥着重要作用，对城市发展和居民生活质量具有重要影响，传统的方式在处理商品房销售数据分析通常需要依赖手工操作和简单的数据分析工具，这种方式效率较低且容易出现错误。相比之下，利用大数据技术构建的大中城市商品房销售分析系统能够更有效地处理和分析大规模数据。Hadoop作为一种强大的大数据处理工具，具有高效的数据处理能力和灵活的数据模型，为建立大中城市商品房销售分析系统提供了有力支持。建立大中城市商品房销售分析系统能够帮助开发商、政府和投资者更好地把握市场动态，优化资源配置，提高市场竞争力，促进城市房地产市场的健康发展。

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