jquery大數據

1. jquery.table2excel.js插件導出大數據量時會報網路錯誤

是有限制的， 就跟post和get方法一樣有區別
你可以分批導出，然後後台合成即可。

2. 學前端是先學JS還是先學jQuery

前端是先學JS再學jQuery。
跟大家分享一份系統的web前端學習路線圖！
1、前端頁面重構。主要內容為PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局。學習目標是完成PC端網站布局，WebApp頁面布局，還要可以通過HTML5+CSS3的2D、3D等屬性實現一些精美的動畫效果。
2、javaScript高級課程、PC端全棧項目開發。主要內容為原生JavaScript、面向對象進階與ES5/ES6應用、JavaScript工具庫自主研發、JQuery經典交互特效開發、HTTP協議、Ajax進階與後端開發、前端工程化與模塊化應用以及AngularJS等。學習目標是可以通過原生JavaScript開發交互功能，實現網站上的交互效果，以及模塊化應用等，實現完整的前端工程。
3、Web前端框架、混合開發(Hybrid，RN)、大數據可視化。主要內容為Node.js後端開發、Vue.js前端框架、React前端框架、混合開發(Hybrid，RN)、Angular前端框架、大數據可視化等。學習目標是可以獨立完成相應的項目，如場景，應用Vue.js/Ionic/React.js等框架開發WebApp，小程序項目開發，以及各類混合應用項目開發等。
以上就是為大家規劃的學習路線，相信學完即使是零基礎的小白，也能熟練掌握移動Web網頁開發、JavaScript網頁編程、前後端交互、小程序項目開發，以及各類混合應用項目開發等核心技能，勝任前端開發工程師的崗位。

3. jQuery中each的疑問

樓上的說法存在一點問題

each嚴格說來 不是循環，而是遍歷 循環雖然和遍歷都是可以找到每一個img元素 但 循環!=遍歷
遍歷的速度比循環要快得多，就像後台中的for和foreach一樣
有人做過試驗在同時處理30萬條數據的時候 foreach比for要快0.00幾秒，雖然這個數值很小，但在處理大數據的時候 還是比較可觀的。
其實樓主寫的兩種方法都是一樣的，只是對用each函數遍歷的來說，比較直觀性，而且可以對每選擇器中每一個img進行單獨操作。
方法一：
$("img").each(function(){
$(this).attr("src","2.jpg");
})
方法二：
$("img").attr("src","2.jpg");
方法三：
for(var i=0;i<$("img").length;i++)
{
$("img").eq(i).attr("src","2.jpg");
}
這三種方法很明顯可以看出 方法一和方法二的處理速度是最快的，方法一的優勢是可以對每一個img標簽進行單獨操作。而方法二，則是同時對所有img進行相同操作。
由於each有單獨操作的優勢，所以很多人習慣使用它，在樓主給的具體代碼中，當然，當然方法二是比較好的，因為代碼量少
還有 each(function(){})的function函數中可以帶有一個參數
$("img").each(function(index){});這個index是告知函數當前已遍歷到第幾個函數了 index是從0開始的索引

4. jquery的load動態更新頁面，當載入數據量比較大時，在firefox和chrome中工作不正常

如果覺得$.ajax({});使用抄起來麻煩的話 建議使用$.get(url,data,callback) 和$.post(url,data,callback)
方法，不比load方法復雜 而且 還有$.getJSON()的方法 專為json數據集提供的 用起來一樣挺方便的

5. 大數據具體是學習什麼內容呢主要框架是什麼

首先，學習大數據是需要有java，python和R語言的基礎。
1) Java學習到什麼樣的程度才可以學習大數據呢?
java需要學會javaSE即可。javaweb，javaee對於大數據用不到。學會了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易學習的，難易程度：python java Scala 。
python不是比java更直觀好理解么，因為會了Python 還是要學習java的，你學會了java，再來學習python會很簡單的，一周的時間就可以學會python。
3) R語言也可以學習，但是不推薦，因為java用的人最多，大數據的第一個框架Hadoop，底層全是Java寫的。就算學會了R還是看不懂hadoop。
java在大數據中的作用是構成大數據的語言，大數據的第一個框架Hadoop以及其他大數據技術框架，底層語言全是Java寫的，所以推薦首選學習java
大數據開發學習路線：
第一階段：Hadoop生態架構技術
1、語言基礎
Java：多理解和實踐在Java虛擬機的內存管理、以及多線程、線程池、設計模式、並行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系統安裝、基本命令、網路配置、Vim編輯器、進程管理、Shell腳本、虛擬機的菜單熟悉等等。
Python：基礎語法，數據結構，函數，條件判斷，循環等基礎知識。
2、環境准備
這里介紹在windows電腦搭建完全分布式，1主2從。
VMware虛擬機、Linux系統（Centos6.5）、Hadoop安裝包，這里准備好Hadoop完全分布式集群環境。
3、MapRece
MapRece分布式離線計算框架，是Hadoop核心編程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，適合大規模數據集上的應用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一個資源調度平台，主要負責給任務分配資源。
6、Hive
Hive是一個數據倉庫，所有的數據都是存儲在HDFS上的。使用Hive主要是寫Hql。
7、Spark
Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是實時處理框架，數據是一批一批的處理。
9、SparkHive
Spark作為Hive的計算引擎，將Hive的查詢作為Spark的任務提交到Spark集群上進行計算，可以提高Hive查詢的性能。
10、Storm
Storm是一個實時計算框架，Storm是對實時新增的每一條數據進行處理，是一條一條的處理，可以保證數據處理的時效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大數據框架的基礎，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一個Nosql資料庫，是高可靠、面向列的、可伸縮的、分布式的資料庫。
13、Kafka
kafka是一個消息中間件，作為一個中間緩沖層。
14、Flume
Flume常見的就是採集應用產生的日誌文件中的數據，一般有兩個流程。
一個是Flume採集數據存儲到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming進行實時處理。
另一個流程是Flume採集的數據存儲到HDFS上，為了後期使用hadoop或者spark進行離線處理。
第二階段：數據挖掘演算法
1、中文分詞
開源分詞庫的離線和在線應用
2、自然語言處理
文本相關性演算法
3、推薦演算法
基於CB、CF，歸一法，Mahout應用。
4、分類演算法
NB、SVM
5、回歸演算法
LR、DecisionTree
6、聚類演算法
層次聚類、Kmeans
7、神經網路與深度學習
NN、Tensorflow
以上就是學習Hadoop開發的一個詳細路線，如果需要了解具體框架的開發技術，可咨詢加米穀大數據老師，詳細了解。
學習大數據開發需要掌握哪些技術呢？
（1）Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程式控制制、Java字元串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
（2）HTML、CSS與Java
PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax非同步交互、jQuery應用
（3）JavaWeb和資料庫
資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架
分布式計算框架和Spark&Strom生態體系
（1）分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、大數據項目實戰數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
大數據分析—AI（人工智慧）Data
Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
以上的回答希望對你有所幫助

6. 用jquery怎麼展示數據和分頁

JQuery Pager插件，但js分頁，始終需要你把數據全讀出來，在大數據量的情況下，還是不建議使用的

7. 有適合大數據量的jQuery分頁插件嗎

分頁一般不在前端代碼里實現，數據交互也需要使用ajax才可以，所以還是用存儲過程或後台代碼吧

8. 大數據的主要學習內容有哪些

大數據主要的學習內容,看下圖

大數據學習內容

按照順序學習就可以了，希望你早日學有所成。

9. 大數據分析應該掌握哪些基礎知識

Java基礎、 NIO 、MySQL、 JDBC、 HTML5與CSS3、 jQuery 、AJAX&JSON、 Servlet、 JSP 、Cookie&Session、 Spring 、SpringMVC、 MyBatis 、Maven、 Redis 、Git/Git Hub、 Shell 、Linux、 Hadoop 、Hive、Zookeeper、 Java8 、Scala、 Spark Core、 Spark SQL 、Spark Streaming 、ElasticSearch、 Kafka、HBase 、Java9 、Java10、 MySQL優化 、JVM原理 、JUC多線程 、CDH版Hadoop、 Impala、Flume 、Sqoop、 Azkaban、 Oozie 、HUE、 Kettle 、Kylin、 Spark Mllib機器學習、 Flink、 Python、 SpringBoot、 Hadoop3.x新特性 、ClickHouse、Ku、 Presto 、Druid 、Ambari、 DataX、 Logstash 、Kibanna、 數據結構......

10. 大數據好學嗎，大數據需要學習什麼技術

大數據目前發展是比較好的，特別是在鴻蒙發布後物聯網時代的到來下，大數據相關崗位將會更多。想要轉行的話，大數據的確是個很好的方向。既然想要轉行大數據，那麼肯定要具備大數據的相關知識與技能。

這里介紹一下大數據要學習和掌握的知識與技能：

①java：一門面向對象的計算機編程語言，具有功能強大和簡單易用兩個特徵。

②spark：專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。

③SSM：常作為數據源較簡單的web項目的框架。

④Hadoop：分布式計算和存儲的框架，需要有java語言基礎。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地簡化了分布式系統基礎設施的開發。

⑤python：一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

大數據可以從事的職業：

①大數據維護、研發、架構工程師方向

所涉及的專業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

②大數據挖掘、分析方向

所涉及的專業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。