基于flink的上海二手房数据分析及可视化
舟率率 11/7/2025 pythonflask
# 项目概况
# 数据类型
链家上海二手房数据
# 开发环境
centos7
# 软件版本
python3.8.18、hadoop3.2.0、flink1.14.6、mysql5.7.38、jdk8
# 开发语言
python、Java
# 开发流程
数据清洗(python)->数据上传(hdfs)->数据分析(flink)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(html+js+css)
# 可视化图表
# 操作步骤
# python安装包
pip3 install aiomysql==0.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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# 启动MySQL
# 查看mysql是否启动 启动命令: systemctl start mysqld.service
systemctl status mysqld.service
# 进入mysql终端
# MySQL的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
# MySQL的用户名:root 密码:123456
mysql -uroot -p123456
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# 创建MySQL表
cd /data/jobs/project/
# 上传 "mysql" 目录下的 "mysql.sql" 文件
# 请确认mysql服务已经启动了
# 快速执行.sql文件内的sql语句
mysql -u root -p < mysql.sql
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# 启动Hadoop
# 离开安全模式: hdfs dfsadmin -safemode leave
# 启动hadoop
bash /export/software/hadoop-3.2.0/sbin/start-hadoop.sh
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# 启动flink
# 请确认flink-conf.yaml中有以下配置!!!!!!!!!!!!!
# taskmanager.memory.jvm-metaspace.size: 256m
# 启动
/export/software/flink-1.14.6/bin/start-cluster.sh
# 关闭
/export/software/flink-1.14.6/bin/stop-cluster.sh
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# 数据清洗
mkdir -p /data/jobs/project/
cd /data/jobs/project/
# 上传 "data" 目录下的 "data.csv" 文件
# 上传 "数据清洗" 目录下的 "data_clean.py" 文件
# 执行数据清洗程序
python3 data_clean.py /data/jobs/project/
# 查看结果文件
head -10 data_clean.txt
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# 上传文件到hdfs
cd /data/jobs/project/
hdfs dfs -mkdir -p /data/input/
hdfs dfs -rm -r /data/input/*
hdfs dfs -put -f data_clean.txt /data/input/
hdfs dfs -ls /data/input/
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# 数据分析
# 对 "project-hive-sh-sec-hand-house-data-analysis" 目录下的项目 "flink-job" 进行打包
# 打包命令: mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
# 打包完成后,上传 "flink-job/target/" 目录下的 "flink-job.jar" 文件 到 "/data/jobs/project/" 目录
cd /data/jobs/project/
flink run -c org.example.Main flink-job.jar
# 若要在本地运行,需要删除以下内容:
# <exclude>org.apache.flink:flink-java</exclude>
# <exclude>org.apache.flink:flink-core</exclude>
# <exclude>org.apache.flink:flink-clients_${scala.version}</exclude>
# <exclude>org.apache.flink:flink-table-planner_${scala.version}</exclude>
# <exclude>org.apache.flink:flink-table-api-java-bridge_${scala.version}</exclude>
# <exclude>org.apache.flink:flink-table-common</exclude>
# <exclude>org.codehaus.janino:janino</exclude>
# <exclude>org.codehaus.janino:commons-compiler</exclude>
# <exclude>org.codehaus.commons-compiler:commons-compiler</exclude>
# <scope>${scope.type.provided}</scope>
# 若要在本地运行,需要修改以下内容:
# 改为本地文件路径
# hdfs://master:9000/data/input/
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# 启动可视化
mkdir -p /data/jobs/project/myapp/
cd /data/jobs/project/myapp/
# 上传 "可视化" 目录下的 "所有" 文件
# windows本地运行: python app.py
python3 app.py pro
# 没有登录名和密码,只要输入就能进入
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