不用Hive，Hadoop+Spark真的能搞定《基于大数据的人口普查收入数据分析与可视化系统》？

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目

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人口普查收入数据分析与可视化系统介绍

《基于大数据的人口普查收入数据分析与可视化系统》是一款专为高效处理和分析人口普查数据而设计的系统。它利用 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的强大存储能力，确保海量数据的稳定存储与快速读写。通过 Spark 引擎，系统能够以极高的效率进行数据处理和分析，支持复杂的数据计算任务，如人口结构特征分析、工作特征收入分析、教育回报差异分析等，快速得出有价值的结果。在开发语言上，系统提供 Python 和 Java 两种版本，满足不同用户的技术偏好。后端框架分别采用 Django 和 Spring Boot，结合 MySQL 数据库，确保系统的稳定运行和数据的安全存储。前端使用 Vue、ElementUI、Echarts 等技术，实现数据的直观可视化展示，包括大屏可视化功能，让用户能够清晰地查看和理解数据。无论是系统首页、个人信息管理，还是用户资本收益分析等，该系统都能为用户提供全面、高效、直观的数据分析和可视化服务，是计算机专业学生进行毕设的优质选择。

人口普查收入数据分析与可视化系统演示视频

演示视频

人口普查收入数据分析与可视化系统演示图片

人口普查收入数据分析与可视化系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, when

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("PopulationCensusAnalysis").getOrCreate()

# 假设数据已经加载到DataFrame中，这里用一个示例数据
# 实际应用中，数据应从HDFS或其他数据源加载
data = [
    (1, "Male", 25, "Bachelor", 50000, "Single", "Engineer"),
    (2, "Female", 30, "Master", 60000, "Married", "Doctor"),
    (3, "Male", 35, "PhD", 70000, "Married", "Professor"),
    (4, "Female", 28, "Bachelor", 45000, "Single", "Teacher"),
    (5, "Male", 40, "Master", 80000, "Married", "Engineer"),
    (6, "Female", 32, "PhD", 90000, "Single", "Doctor"),
]
columns = ["id", "gender", "age", "education", "income", "marital_status", "occupation"]
df = spark.createDataFrame(data, schema=columns)

# 人口结构特征分析
# 分析不同性别的年龄分布
gender_age_distribution = df.groupBy("gender").agg(avg("age").alias("avg_age"), count("age").alias("total_count"))
gender_age_distribution.show()

# 分析不同教育水平的年龄分布
education_age_distribution = df.groupBy("education").agg(avg("age").alias("avg_age"), count("age").alias("total_count"))
education_age_distribution.show()

# 工作特征收入分析
# 分析不同职业的平均收入
occupation_income_analysis = df.groupBy("occupation").agg(avg("income").alias("avg_income"))
occupation_income_analysis.show()

# 分析不同婚姻状况的平均收入
marital_income_analysis = df.groupBy("marital_status").agg(avg("income").alias("avg_income"))
marital_income_analysis.show()

# 教育回报差异分析
# 计算不同教育水平的平均收入
education_income_analysis = df.groupBy("education").agg(avg("income").alias("avg_income"))
education_income_analysis.show()

# 计算不同教育水平的收入中位数
education_income_median = df.groupBy("education").agg(avg(when(col("income") > 0, col("income")).otherwise(None)).alias("median_income"))
education_income_median.show()

# 停止SparkSession
spark.stop()

人口普查收入数据分析与可视化系统文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目