在完全分布式Hadoop+Spark平台上部署薪资预测系统时，应如何系统地调试源码以确保其正常运行，并识别关键功能模块？

在处理大数据分析和机器学习项目时，Hadoop和Spark平台的部署是关键步骤之一，尤其是在完全分布式环境中。推荐您参考《完全分布式薪资预测系统：Hadoop+Spark平台实现（附源码）》来深入理解系统的部署和调试过程。系统部署前，首先需要确保集群的环境配置正确，包括安装Hadoop和Spark环境、配置HDFS和YARN等组件。接下来，您可以按照提供的源码部署指南进行操作，确保所有模块的依赖关系得到满足。

参考资源链接：[完全分布式薪资预测系统：Hadoop+Spark平台实现（附源码）](https://wenku.csdn.net/doc/4vsn1cydr4?spm=1055.2569.3001.10343)

在部署过程中，建议逐个模块进行调试和测试，这包括数据预处理模块、特征选择模块、模型训练与评估模块以及预测输出模块等。每个模块的功能和调试方法都应该仔细检查，这不仅有助于理解系统的运行逻辑，还可以帮助您诊断潜在的错误和性能瓶颈。

特别地，您应当关注数据预处理模块，因为高质量的数据输入是确保模型预测准确性的前提。此外，模型训练模块是整个系统的核心，需要仔细检查训练过程中的参数设置，以及模型选择和验证流程。

使用源代码中的注释和文档将大大简化调试过程，这些注释和文档是为初学者准备的，以帮助他们理解代码的每个部分是如何协同工作的。在部署后，对系统的性能进行评估也是必不可少的，这可以通过实际运行系统并分析输出结果来实现。

在掌握了系统的运行和调试方法后，您应该能够自如地利用Hadoop和Spark平台的特性进行薪资预测，并且有能力对系统进行优化和定制，以满足特定的业务需求。通过实践操作，您将能够深入了解Hadoop和Spark在大数据处理和机器学习中的应用。这本书不仅提供了源代码，还包括了详细的部署和调试指南，这对于理解完全分布式平台上的薪资预测系统至关重要。

参考资源链接：[完全分布式薪资预测系统：Hadoop+Spark平台实现（附源码）](https://wenku.csdn.net/doc/4vsn1cydr4?spm=1055.2569.3001.10343)