使用Hadoop分析广州房地产数据

### 使用Hadoop分析广州房地产数据

#### 获取并准备数据集
为了进行有效的数据分析，首先需要获取高质量的数据。通过后裔采集器爬取工具已经成功收集到包括广州在内的四个一线城市的二手房数据信息，总数据量达到11648条记录[^1]。

#### 设计MapReduce作业流程
针对广州地区的房产数据特点，可以设计一系列特定的MapReduce任务来满足不同的分析需求：

- **统计广州市区房价极值**
Map阶段读入每一条房源记录作为键值对输入；Reducer负责计算各区最高最低单价以及总价，并输出结果。

- **按区域划分统计二手住宅数量**
Mapper依据房屋所在行政区分组处理数据流；Reducer汇总各区域内所有有效样本数目，得出具体分布情况。

- **基于发布日期排序**
Mapper提取时间戳字段构建中间Key，在Shuffle过程中自然形成有序排列；最后由Reducer完成最终排序列表生成工作。

- **筛选出总价最高的前五名物业**
利用Combiner优化性能，Mapper先局部求解候选集合，再交予Reducer做全局比较选出TOP N项。

- **实施自定义分区全排序算法**
结合业务逻辑设定合理的分片策略（例如按照不同城区），确保大规模并发执行时仍能保持良好的线性扩展能力。

- **多维度联合排序操作**
如考虑建筑年代与售价之间的关系，可引入二次排序机制提高查询效率和准确性。

- **地理坐标聚合运算**
定义专门用于解析经纬度坐标的WritableComparable接口子类，从而支持空间位置上的聚簇效果展示。

- **特征标签占比评估**
对于诸如装修程度、朝向等定性属性，可以通过频率直方图直观反映其普遍性和差异性。

// 示例：Java版MapReduce程序片段 - 计算平均房价
public static class AvgPriceMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        int price = Integer.parseInt(fields[3]); // 假设第四个字段代表价格
        
        context.write(new Text("average"), new IntWritable(price));
        context.write(one, one); // 发送辅助计数信号给reducer
    }
}

public static class AvgPriceReducer extends Reducer<Text, Iterable<IntWritable>, Text, FloatWritable> {
    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        float sum = 0;
        long count = 0;

        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
            ++count;
        }

        if ("average".equals(key.toString())) {
            context.write(new Text("Average Price:"), new FloatWritable(sum / count));
        } else {
            context.write(null, null); // 忽略其他key-value组合
        }
    }
}