8-8+实时计算引擎在贝壳的应用实践

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0 下载量 79 浏览量 更新于2024-10-15 收藏 1.92MB ZIP 举报
资源摘要信息:"8-8+实时计算引擎在贝壳的应用与实践.pdf文件主要探讨了实时计算引擎在贝壳找房平台上的应用情况与实践案例。实时计算引擎是一种能够即时处理和分析数据流的系统,它对获取即时业务洞察和做出快速响应至关重要。本文件可能会深入讨论实时计算引擎的关键特性,如高效的数据处理能力、流式数据处理机制、以及如何与现有的大数据架构集成。同时,文件也可能涵盖了实时计算引擎在贝壳找房具体业务场景中的应用,例如用户行为分析、房源推荐、价格动态调整等。此外,本文件也可能包括实时计算引擎的部署策略、维护实践以及对贝壳业务流程和决策制定的影响等内容。" 为了更好地理解和应用实时计算引擎,我们首先需要了解一些基础概念和相关技术。 ### 实时计算引擎基础 实时计算引擎指的是能够在数据生成的同时或极短的时间内完成计算任务的软件系统。它涉及以下几个关键技术点: - **流处理(Stream Processing)**:与传统的批处理不同,流处理关注的是连续的数据流,并且需要对数据进行快速的处理和分析。它通常用于监控和警报系统、实时推荐和交易系统等场景。 - **事件驱动架构(Event-Driven Architecture)**:在这种架构中,系统通过事件来驱动业务逻辑的执行,这些事件可能是用户行为、系统日志等。实时计算引擎能够响应这些事件,并即时做出决策。 - **微服务架构(Microservices Architecture)**:在微服务架构中,一个大型应用被拆分为一组小服务,每个服务负责应用的一个小的业务功能,并以实时的方式与其他服务进行交互。 ### 实时计算引擎在贝壳找房的应用 贝壳找房作为一家大型的房产服务平台,其业务特点要求系统必须能够快速响应市场和用户需求的变化。实时计算引擎在这里扮演了至关重要的角色: - **用户行为分析**:实时计算引擎能够分析用户在平台上的行为模式,例如搜索习惯、浏览偏好、点击行为等,进而提供个性化的房源推荐服务。 - **房源推荐系统**:通过分析用户的实时行为和历史数据,实时计算引擎可以动态调整推荐算法,为用户提供最符合其需求的房源信息。 - **价格动态调整**:实时计算引擎可以监控市场变化、竞争对手定价以及用户需求等信息,并据此动态调整房源价格,以保持平台的竞争力。 - **运营监控与风险管理**:对于一个交易平台而言,实时监控业务运营状态,及时发现并处理可能的风险点是至关重要的。实时计算引擎可以为管理者提供实时的业务分析报告和预警系统。 ### 实时计算引擎的部署与维护 实时计算引擎的部署和维护通常涉及以下几个方面: - **高可用性和扩展性**:由于实时计算对时效性的要求极高,因此系统设计必须考虑到高可用性和良好的扩展性。这通常需要依赖于云计算平台的弹性资源和负载均衡技术。 - **数据一致性与准确性**:在实时处理大量数据时,保证数据的一致性和准确性是挑战之一。可能需要采用消息队列等技术来保证数据处理的可靠性。 - **系统监控与优化**:实时计算引擎需要持续的监控和优化,以确保其性能稳定,并对业务需求的变化做出快速响应。 总结来说,实时计算引擎在贝壳找房的应用表明了其在处理海量数据、快速响应市场变化、以及优化用户体验方面的显著优势。通过本文件,我们可以期待深入了解到实时计算引擎背后的技术原理,以及它们是如何支撑起一家大型房产服务平台的高效运行的。

帮我将以下代码写注释# coding=gbk # -- coding:uft-8 -- # 贝壳网小区 import requests from lxml import etree from time import sleep import hashlib from urllib import parse import pandas as pd def getPosi(tar): try: ak = 'C8rQZy1askzzMtdY3ChAZUer1P0PRjI0' sk = 'shShi1VLCkH1gGR4v75d2LTnrn2Vm5Mg' add = f'/geocoding/v3/?address={tar}&output=json&ak={ak}&city=大连市' add = parse.quote(add, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]") sn = hashlib.md5(parse.quote_plus(add + sk).encode('utf-8')).hexdigest() url = f'https://api.map.baidu.com{add}&sn={sn}' dic = requests.get(url).json() lat = dic['result']['location']['lat'] lng = dic['result']['location']['lng'] return lat, lng except: return None, None def collect(): items = { 'ganjingzi': 22, 'zhongshan': 19, 'shahekou': 14, 'xigang': 12 } resLs = [] for key in items: for page in range(items[key]): page += 1 url = f'https://dl.ke.com/xiaoqu/{key}/pg{page}/' headers = { 'User-Agent': ua, 'Referer': url } while True: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) for li in tree.xpath('//ul[@class="listContent"]/li'): href = li.xpath('./a/@href')[0] while True: try: res = requests.get(url=href, headers=headers, timeout=(5, 5)).content.decode('utf-8') break except: print('again') tree = etree.HTML(res) dic = { 'href': href, 'key': key, 'name': tree.xpath('//h1/@title')[0], 'price': (tree.xpath('//span[@class="xiaoquUnitPrice"]/text()') + [''])[0], 'property': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[1].strip(), 'building': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[4].strip(), 'house': tree.xpath('//span[@class="xiaoquInfoContent"]/text()')[5].strip() } dic['lat'], dic['lng'] = getPosi(dic['name']) print(dic) resLs.append(dic) sleep(3) df = pd.DataFrame(resLs) df.to_excel('贝壳网小区.xlsx', encoding='utf-8', index=False) if name == 'main': ua = 'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.106Safari/537.36' collect()

2023-06-11 上传