注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

• 1 开发环境
• 2 系统设计
• 3 系统展示
• • 3.1 功能展示视频
  • 3.2 大屏页面
  • 3.3 分析页面
  • 3.4 基础页面
• 4 更多推荐
• 5 部分功能代码

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

随着城市化进程加速和人口流动频繁，住房租赁市场数据呈现爆发式增长，海量租房信息分散在各类平台中难以有效整合利用。传统租房信息管理方式已无法满足用户对精准化、智能化租房服务的需求，亟需借助Spark、Hadoop等大数据技术对多源异构租房数据进行分布式存储、并行计算与深度挖掘，并通过可视化手段实现数据价值的直观呈现。

本系统通过构建基于Python与Spark的大数据处理架构，实现租房信息的多维度分析与动态可视化展示，为租房者提供科学的决策依据，帮助其快速定位高性价比房源；同时为房东和房产中介优化房源配置、制定租金策略提供数据支撑，有效推动租房市场信息透明化，促进住房租赁行业的数字化转型与健康发展。

系统主要包含数据采集与存储模块、大数据处理分析模块、可视化展示模块和后台管理模块。数据采集模块负责从多平台爬取租房原始数据并存储至MySQL与HDFS；大数据处理模块基于Spark实现数据清洗、转换与挖掘计算；可视化模块利用Vue结合Echarts构建交互式图表与数据大屏；后台管理模块提供用户与房源信息的增删改查及权限控制功能。

结合系统功能的具体研究内容包括：全国主要城市租房价格对比分析，通过雷达图展示北京、上海、深圳等城市在房源数量、平均价格、中位数价格、最高最低价格等维度的差异特征；租房价格区间分布研究，利用环形图呈现2000元以下至50000元以上各租金区间的房源占比结构；城市房源供应量分析，以柱状图统计各城市房源总量，反映市场供给规模与区域分布差异；房型面积分布研究，通过散点图分析不同房型的面积分布规律与离散程度；热门区域排行分析，横向柱状图展示朝阳、福田、龙岗等区域的房源热度排名；设施配备率研究，通过仪表盘展示总体配备率与高配设施率，量化评估租房生活品质；城市环境质量分析，雷达图多维度对比不同城市的设施评分、气候评分、连通性与生活质量指标；价格偏差极坐标分析，通过极坐标图展示各城市价格偏离度分布，识别价格异常区间；面积区间分布研究，环形图展示30平米以下至200平米以上各面积段的房源占比；密度舒适度分析，散点图展示社区数量与平均密度的关系，评估居住舒适度与房源聚集度；设施配备深度分析，通过饼图展示热水器、洗衣机、空调等设施的配置率排名，利用桑基图分析基础设施与舒适设施流向，结合雷达图对比矩阵展示城市间设施差异；社区房源集中度研究，矩形树图展示各社区房源数量分布，识别高密度社区与热点区域；城市区域分布分析，旭日图层级化展示城市内部各行政区的房源分布结构；地理分布分析，雷达图对比不同城市在房源总数、社区数量、覆盖区域等维度的特征；区域排名分析，柱状图展示各区域房源总量的降序排列；供需平衡分析，气泡图展示供应比例与平均价格的关系，分析市场供需匹配程度；热点社区分析，散点图识别超热门、热门及较热门社区的空间分布；房型租金分析，极坐标柱状图展示不同户型（如3室2厅1卫、1室0厅0卫等）的房源数量与面积特征。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

4 更多推荐

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5 部分功能代码

 # 初始化Spark会话，配置Hadoop连接
spark = SparkSession.builder \
    .appName("RentalDataAnalysis") \
    .config("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000") \
    .getOrCreate()

# 从MySQL读取原始租房数据
df = spark.read.jdbc(
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/rental_db",
    table="rental_house",
    properties={"user": "root", "password": "password", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver"}
)

# 数据清洗：过滤异常值，转换价格区间字段
clean_df = df.filter((col("price") > 0) & (col("area") > 0)) \
    .withColumn("price_range",
        when(col("price") <= 2000, "2000元以下")
        .when(col("price") <= 5000, "2000-5000元")
        .when(col("price") <= 10000, "5000-10000元")
        .when(col("price") <= 20000, "10000-20000元")
        .otherwise("20000元以上")
    )

# 核心分析1：城市维度聚合统计（房源量、均价、极值）
city_analysis = clean_df.groupBy("city").agg(
    count("*").alias("房源数量"),
    avg("price").alias("平均价格"),
    avg("area").alias("平均面积"),
    max("price").alias("最高价格"),
    min("price").alias("最低价格")
)

# 核心分析2：价格区间分布统计
price_distribution = clean_df.groupBy("price_range").agg(
    count("*").alias("房源数量")
).orderBy("price_range")

# 核心分析3：区域热度排行（Top10热门区域）
hot_area = clean_df.groupBy("city", "district").count() \
    .withColumnRenamed("count", "房源数量") \
    .orderBy(col("房源数量").desc()).limit(10)

# 将分析结果写回MySQL供前端可视化调用
city_analysis.write.jdbc(
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/rental_db",
    table="city_statistics",
    mode="overwrite",
    properties={"user": "root", "password": "password"}
)

price_distribution.write.jdbc(
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/rental_db",
    table="price_distribution",
    mode="overwrite",
    properties={"user": "root", "password": "password"}
)

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