如何在Python中使用分布式数据库处理大量餐饮业数据，并通过爬虫技术采集新数据以支持数据挖掘？请提供一个简单的应用示例。

要应对大量餐饮业数据的存储和处理，分布式数据库提供了扩展性和容错性的优势。而爬虫技术可以帮助我们从各种来源抓取最新的数据，用于数据挖掘。在此基础上，使用Python进行数据预处理和分析是数据科学中的常见实践。

参考资源链接：[Python数据分析与挖掘：初探餐饮业应用](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad16cce7214c316ee3e8?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，推荐使用像Apache HBase或Cassandra这样的分布式NoSQL数据库来存储和管理大规模数据集。这些数据库能够在多台机器上分布数据，并提供高吞吐量和低延迟的读写操作。为了采集新数据，可以使用Python的requests库进行网络请求，或者利用Scrapy这样的爬虫框架来自动化数据采集过程。

在数据预处理方面，Python的pandas库提供了强大的数据处理能力。你可以使用它来清洗数据，比如填充缺失值、处理异常值、转换数据格式等。数据挖掘建模可以使用scikit-learn库，它提供了广泛的机器学习算法，比如分类、聚类、回归等。

在模型评价阶段，可以使用交叉验证方法来评估模型的泛化能力，并根据需要调整模型参数。模型一旦训练完毕，就可以用来进行预测或分类。例如，根据顾客的历史消费行为数据，模型可以预测他们未来的消费偏好，并据此制定个性化的营销策略。

最后，Python中的matplotlib和seaborn库可以帮助进行数据可视化，这对于理解数据模式和结果的解释至关重要。

了解这些基础知识后，建议读者深入《Python数据分析与挖掘：初探餐饮业应用》第一章的深入讨论，它不仅提供了实战案例，还有关于数据挖掘任务、建模过程和工具的详细介绍，使读者能够更好地将理论应用于实践。

参考资源链接：[Python数据分析与挖掘：初探餐饮业应用](https://wenku.csdn.net/doc/6401ad16cce7214c316ee3e8?spm=1055.2569.3001.10343)