如何利用Hadoop框架构建一个针对上海市房价的数据分析系统？

利用Hadoop框架构建上海房价数据分析系统的基本步骤包括：

1. **数据采集**：首先需要收集包含上海市房价相关的公开数据源，如政府统计局、房地产网站或者通过网络爬虫抓取。数据应涵盖房价、区域、面积、交易时间等关键信息。

2. **数据预处理**：清洗数据，去除异常值、缺失值，并对非结构化数据进行格式转换，使其适合Hadoop的存储和处理，比如将CSV或JSON文件转化为HDFS上可用的文本文件或二进制序列文件（如Avro或Parquet）。

3. **数据分片**：为了提高并行处理性能，将大数据集分割成小块（通常称为“split”或“block”），这可以由Hadoop的InputFormat类负责，比如TextInputFormat或SequenceFileInputFormat。

4. **设计MapReduce任务**：编写Mapper和Reducer函数来处理数据。Mapper读取输入数据，执行一些计算，然后生成中间键值对；Reducer接收中间结果，进行汇总或聚合操作。对于房价分析，可能涉及计算平均价、最高价、最低价等统计指标。

5. **使用Hive或Pig**：如果需要更高级别的SQL查询和分析，可以考虑使用Hive（基于Hadoop的数据仓库工具）或Pig（一种针对大规模数据集的脚本语言），它们可以提供更简洁的SQL式查询接口。

6. **结果可视化**：利用Hadoop支持的大数据可视化工具，如HBase或Apache Superset，将分析结果以图表等形式展示出来，便于理解和决策。

7. **系统监控和优化**：持续监控系统的性能，调整Hadoop配置以适应不断变化的需求，例如内存分配、磁盘I/O等。