贝壳

贝壳二手房网站的爬虫项目，功能挺全的，适合刚上手或者想偷懒直接用的你。用的是Python里的requests加上multiProcess，跑起来速度还挺快，响应也不错。 代码结构清晰，分了源文件、输出文件，还有一个Word 文档操作指南，照着步骤来几乎不会踩坑。比如你想抓某年某月某区的房子，只要改下参数就行，筛选功能比较人性化。 multiProcess做异步求那块写得还不错，适合你抓大量数据的时候提速用。不想一个页面一个页面翻？跑这个脚本准没错。 如果你有兴趣数据，顺带推荐几个配套资源。像北京二手房数据、数据可视化项目都能拿来练手。 小建议：跑之前加个求头模拟浏览器访问，避免被网站封 IP。

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Apache Kylin 的大数据能力，在贝壳找房的实践案例里展示得挺淋漓尽致的。张如松的这份 PDF 讲得接地气，思路清晰，对 Cube、Segment、Sharding 这些核心概念解释得通俗易懂。尤其适合你刚开始上手 Kylin，或者准备把它引入团队时当作入门参考。哦对，里面还有他们如何用 Kylin 房源数据的故事，挺有启发。

HBase 在贝壳找房的应用，简直是大数据领域的必备神器。它不仅仅是一个开源的分布式数据库，还是 Google Bigtable 的实现，靠着HDFS和Zookeeper来保证数据存储和协调。像贝壳找房这样的大型平台，HBase 扮演着核心角色，负责存储楼盘字典数据、用户行为数据等重要信息。要说最惊艳的地方，得是它的列式存储。通过使用行键、列簇和版本等设计，HBase 能让贝壳找房在海量数据面前做到快速读写。而且，适合做实时查询，比如用户行为的追踪和房源数据的存储，极大提升了系统响应速度。，优化性能也是关键。设计合理的行键、分区策略和内存缓存设置，能避免性能瓶颈，确保大数据量下的稳定运行。如果