基于Flink的厦门二手房数据的处理与分析

本文介绍了使用Flink和Python对厦门二手房数据进行分析的案例研究。

数据获取和预处理使用Python编写网络爬虫程序，从链家网站爬取厦门二手房数据。

数据存储在分布式文件系统HDFS中，使用Java语言编写Flink程序进行数据分析。

实验环境包括Linux、Hadoop、Flink、Python等。

数据集获取包括爬取房屋总价、均价、关注人数、户型等信息，最终得到2994条有效数据。

数据清洗包括去除冗余信息、处理空元素和重复元素，确保数据格式正确。

使用Flink进行数据处理与分析，包括统计每个区的房源总数和每个街区的平均房价。

数据可视化使用Pyecharts，生成饼状图、柱状图和气泡图展示分析结果。

可视化结果显示思明区房源最多，街区平均房价最高，电梯覆盖率逐渐提升。