基于大数据的人口普查收入数据分析与可视化系统设计 技术选型与框架设计 Hadoop生态系统作为底层存储与计算框架，HDFS实现海量普查数据分布式存储，MapReduce或Spark处理数据清洗与聚合。Spark SQL/MLlib用于结构化查询与机器学习分析。可视化层采用ECharts、D3.js或Tableau实现交互式展示。 核心架构分为三层：数据层（HBase/Hive存储）、计算层（Spark批处理/实时分析）、应用层（Flask/Django后端+前端可视化）。数据流通过Kafka或Flume实现实时采集。 关键技术实现要点 数据预处理模块 # Spark数据清洗示例 from py...

只能走一步看一步了🤓😰

引子：三句话，我决定要他了最近团队业务扩张，所以有一些HC，我也因此成了“兼职面试官”，每天都在跟不同的候选人打交道。面得多了，一些有意思的现象就浮现了出来。这篇文章，就是我最近的一些观察和思考。有天晚上，我面试了两个同样有三年工作经验的工程师，都问了同一个问题：“谈谈你做过的最复杂的项目或者说你认为最有价值的项目？”第一个候选人滔滔不绝，讲了足足15分钟，从微服务架构的拆分一直聊到Docker的容器化部署，各种技术名词甩得飞起。可一旦循着问题深入提问，他就支支吾吾，东扯西扯，答非所问了，最后我在面试记录上默默记下：“技术面广，但深度不够，理解浮于表面，不太合适，pass。”第二个候选人听了我...