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。

要处理大量餐饮业数据并进行数据挖掘，可以采用Hadoop、Spark这样的分布式处理框架，结合爬虫技术不断采集新的数据源。以Python为例，可以使用PySpark来处理数据，利用Scrapy或BeautifulSoup来采集数据。

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，你需要了解餐饮行业的业务需求，明确数据分析的目标。例如，你可能希望预测未来某地区的餐厅销量，或是对顾客进行聚类分析以发现不同的消费群体。

接下来，使用分布式数据库进行数据的存储和初步处理。例如，使用HDFS存储数据，并利用PySpark进行数据清洗和预处理。在PySpark中，你可以创建一个RDD（弹性分布式数据集），并通过map、reduce、filter等操作进行数据转换。确保处理缺失值、异常值，并将数据转换为适合挖掘的格式。

采集新数据可以使用爬虫技术。以Scrapy为例，你可以定义一个爬虫来抓取网上餐厅评价、菜单价格等信息。每抓取到一条新数据，就通过管道（Pipeline）将数据保存到分布式数据库中。

在这个过程中，可以利用Python的第三方库来提高开发效率。例如，使用Pandas进行数据的初步探索和预处理，使用Scikit-learn库来构建预测模型，进行分类、聚类或关联规则的挖掘。对于模型的评价，可以使用交叉验证等方法来保证模型的泛化能力。

一个简单的应用示例如下：

1. 定义PySpark程序，加载数据集。
2. 使用DataFrame API进行数据的清洗和转换。
3. 配置Scrapy爬虫，指定起始URL、解析规则和数据保存方式。
4. 启动爬虫，收集数据并存储到分布式数据库。
5. 使用Pandas进行数据探索分析。
6. 利用Scikit-learn建立数据挖掘模型，进行模型训练和评估。
7. 将模型应用到新的数据集，进行分类预测或聚类分析。

这个过程不仅涉及到了数据挖掘的基本任务，还包含了数据预处理和模型评价等多个环节，是对数据挖掘全过程的一次实战演练。

为了深入学习如何通过Python进行数据分析与挖掘，特别是将这些技术应用于餐饮业的案例，建议详细阅读《Python数据分析与挖掘实战》。这本书不仅提供了理论知识，还通过实例教学，帮助你掌握数据处理、模型构建到结果评价的完整流程。

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)