047_python基于Hadoop的租房数据分析系统的设计与实现

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系统展示

开发背景

租房市场作为房地产市场的重要组成部分，其健康稳定的发展对于社会经济具有重要意义。随着城市化进程的加快和人口流动性的增加，租房需求日益增长，租房市场也变得更加活跃和复杂。然而，传统的租房信息发布和查询方式往往依赖于中介机构或线上平台，这些方式存在信息更新不及时、数据不全面等问题。以下是基于Hadoop的租房数据分析系统的开发背景：

市场需求：
- 随着城市化进程的加快，租房需求不断增长，但租房市场的透明度不足，信息不对称问题严重。
- 传统租房信息发布和查询方式依赖中介机构或线上平台，存在更新不及时、数据不全面的问题。
- 租房市场的信息复杂且分散，传统的数据库系统或手工分析方法难以应对大量、多维度的数据，导致分析结果不够精准，缺乏预测能力。
技术进步：
- Hadoop作为一种大数据处理框架，提供了强大的分布式存储和计算能力，适合处理海量的租房数据。
- Spark作为快速、通用的集群计算系统，与Hadoop结合使用，可以加速数据处理和分析过程。
- Python、Django、Vue等技术为前后端分离的开发模式提供了支持，使得系统更加灵活和易于维护。
系统价值：
- 通过集中处理和存储海量租房数据，提高了租房市场的透明度。
- 提供租房数据分析，帮助用户了解市场趋势，做出更明智的决策。
- 提高管理效率，为管理者提供用户管理、房屋信息管理等工具，确保系统的稳定运行和信息的准确性。
技术选型：
- 系统采用Hadoop、Python、Django、Vue、ElementUI、HTML、CSS、JavaScript、MySQL等技术进行开发。
- 系统架构采用B/S架构，后端框架包括SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django，前端采用Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts。
功能设计：
- 系统前台功能模块包括房屋信息、租房数据、房屋资讯等。
- 后台功能模块包括系统首页、房屋信息管理、租房数据管理、系统管理（系统简介、轮播图管理、房屋资讯、关于我们）以及可视化大屏。
现实意义：
- 探索大数据技术在租房市场的应用，为相关领域提供理论支持。
- 丰富租房数据分析的方法体系，提高数据分析的准确性。
- 帮助租户和房东更好地了解市场动态，降低租房风险，提高租房满意度，促进租房市场的健康发展。

综上所述，基于Hadoop的租房数据分析系统的设计与实现，不仅响应了租房市场需求的变化，也利用了大数据技术的发展趋势，为租房市场提供了一个全新的解决方案。该系统的开发和应用，不仅能够提高租房市场的透明度和效率，还能推动大数据技术在房地产领域的应用，为相关领域的研究和实践提供新的思路和方法。

代码实现

/*** 登录相关*/
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{@Autowiredprivate UserService userService;@Autowiredprivate TokenService tokenService;/*** 登录*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/login")public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));if(user != null){if(!user.getRole().equals(role)){return R.error("权限不正常");}if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {return R.error("账号或密码不正确");}String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());return R.ok().put("token", token);}else{return R.error("账号或密码或权限不对");}}/*** 注册*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/register")public R register(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 退出*/@GetMapping(value = "logout")public R logout(HttpServletRequest request) {request.getSession().invalidate();return R.ok("退出成功");}/*** 密码重置*/@IgnoreAuth@RequestMapping(value = "/resetPass")public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));if(user==null) {return R.error("账号不存在");}user.setPassword("123456");userService.update(user,null);return R.ok("密码已重置为：123456");}/*** 列表*/@RequestMapping("/page")public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 信息*/@RequestMapping("/info/{id}")public R info(@PathVariable("id") String id){UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 获取用户的session用户信息*/@RequestMapping("/session")public R getCurrUser(HttpServletRequest request){Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 保存*/@PostMapping("/save")public R save(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 修改*/@RequestMapping("/update")public R update(@RequestBody UserEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);userService.updateById(user);//全部更新return R.ok();}/*** 删除*/@RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Integer[] ids){userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}
}