jquery大数据

1. jquery.table2excel.js插件导出大数据量时会报网络错误

是有限制的， 就跟post和get方法一样有区别
你可以分批导出，然后后台合成即可。

2. 学前端是先学JS还是先学jQuery

前端是先学JS再学jQuery。
跟大家分享一份系统的web前端学习路线图！
1、前端页面重构。主要内容为PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局。学习目标是完成PC端网站布局，WebApp页面布局，还要可以通过HTML5+CSS3的2D、3D等属性实现一些精美的动画效果。
2、javaScript高级课程、PC端全栈项目开发。主要内容为原生JavaScript、面向对象进阶与ES5/ES6应用、JavaScript工具库自主研发、JQuery经典交互特效开发、HTTP协议、Ajax进阶与后端开发、前端工程化与模块化应用以及AngularJS等。学习目标是可以通过原生JavaScript开发交互功能，实现网站上的交互效果，以及模块化应用等，实现完整的前端工程。
3、Web前端框架、混合开发(Hybrid，RN)、大数据可视化。主要内容为Node.js后端开发、Vue.js前端框架、React前端框架、混合开发(Hybrid，RN)、Angular前端框架、大数据可视化等。学习目标是可以独立完成相应的项目，如场景，应用Vue.js/Ionic/React.js等框架开发WebApp，小程序项目开发，以及各类混合应用项目开发等。
以上就是为大家规划的学习路线，相信学完即使是零基础的小白，也能熟练掌握移动Web网页开发、JavaScript网页编程、前后端交互、小程序项目开发，以及各类混合应用项目开发等核心技能，胜任前端开发工程师的岗位。

3. jQuery中each的疑问

楼上的说法存在一点问题

each严格说来 不是循环，而是遍历 循环虽然和遍历都是可以找到每一个img元素 但 循环!=遍历
遍历的速度比循环要快得多，就像后台中的for和foreach一样
有人做过试验在同时处理30万条数据的时候 foreach比for要快0.00几秒，虽然这个数值很小，但在处理大数据的时候 还是比较可观的。
其实楼主写的两种方法都是一样的，只是对用each函数遍历的来说，比较直观性，而且可以对每选择器中每一个img进行单独操作。
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");
}
这三种方法很明显可以看出 方法一和方法二的处理速度是最快的，方法一的优势是可以对每一个img标签进行单独操作。而方法二，则是同时对所有img进行相同操作。
由于each有单独操作的优势，所以很多人习惯使用它，在楼主给的具体代码中，当然，当然方法二是比较好的，因为代码量少
还有 each(function(){})的function函数中可以带有一个参数
$("img").each(function(index){});这个index是告知函数当前已遍历到第几个函数了 index是从0开始的索引

4. jquery的load动态更新页面，当加载数据量比较大时，在firefox和chrome中工作不正常

如果觉得$.ajax({});使用抄起来麻烦的话 建议使用$.get(url,data,callback) 和$.post(url,data,callback)
方法，不比load方法复杂 而且 还有$.getJSON()的方法 专为json数据集提供的 用起来一样挺方便的

5. 大数据具体是学习什么内容呢主要框架是什么

首先，学习大数据是需要有java，python和R语言的基础。
1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?
java需要学会javaSE即可。javaweb，javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易学习的，难易程度：python java Scala 。
python不是比java更直观好理解么，因为会了Python 还是要学习java的，你学会了java，再来学习python会很简单的，一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习，但是不推荐，因为java用的人最多，大数据的第一个框架Hadoop，底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
java在大数据中的作用是构成大数据的语言，大数据的第一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架，底层语言全是Java写的，所以推荐首选学习java
大数据开发学习路线：
第一阶段：Hadoop生态架构技术
1、语言基础
Java：多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。
Python：基础语法，数据结构，函数，条件判断，循环等基础知识。
2、环境准备
这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。
VMware虚拟机、Linux系统（Centos6.5）、Hadoop安装包，这里准备好Hadoop完全分布式集群环境。
3、MapRece
MapRece分布式离线计算框架，是Hadoop核心编程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一个资源调度平台，主要负责给任务分配资源。
6、Hive
Hive是一个数据仓库，所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql。
7、Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是实时处理框架，数据是一批一批的处理。
9、SparkHive
Spark作为Hive的计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，可以提高Hive查询的性能。
10、Storm
Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一个Nosql数据库，是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库。
13、Kafka
kafka是一个消息中间件，作为一个中间缓冲层。
14、Flume
Flume常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据，一般有两个流程。
一个是Flume采集数据存储到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。
另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上，为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。
第二阶段：数据挖掘算法
1、中文分词
开源分词库的离线和在线应用
2、自然语言处理
文本相关性算法
3、推荐算法
基于CB、CF，归一法，Mahout应用。
4、分类算法
NB、SVM
5、回归算法
LR、DecisionTree
6、聚类算法
层次聚类、Kmeans
7、神经网络与深度学习
NN、Tensorflow
以上就是学习Hadoop开发的一个详细路线，如果需要了解具体框架的开发技术，可咨询加米谷大数据老师，详细了解。
学习大数据开发需要掌握哪些技术呢？
（1）Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2）HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、大数据项目实战数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
大数据分析—AI（人工智能）Data
Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
以上的回答希望对你有所帮助

6. 用jquery怎么展示数据和分页

JQuery Pager插件，但js分页，始终需要你把数据全读出来，在大数据量的情况下，还是不建议使用的

7. 有适合大数据量的jQuery分页插件吗

分页一般不在前端代码里实现，数据交互也需要使用ajax才可以，所以还是用存储过程或后台代码吧

8. 大数据的主要学习内容有哪些

大数据主要的学习内容,看下图

大数据学习内容

按照顺序学习就可以了，希望你早日学有所成。

9. 大数据分析应该掌握哪些基础知识

Java基础、 NIO 、MySQL、 JDBC、 HTML5与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优化 、JVM原理 、JUC多线程 、CDH版Hadoop、 Impala、Flume 、Sqoop、 Azkaban、 Oozie 、HUE、 Kettle 、Kylin、 Spark Mllib机器学习、 Flink、 Python、 SpringBoot、 Hadoop3.x新特性 、ClickHouse、Ku、 Presto 、Druid 、Ambari、 DataX、 Logstash 、Kibanna、 数据结构......

10. 大数据好学吗，大数据需要学习什么技术

大数据目前发展是比较好的，特别是在鸿蒙发布后物联网时代的到来下，大数据相关岗位将会更多。想要转行的话，大数据的确是个很好的方向。既然想要转行大数据，那么肯定要具备大数据的相关知识与技能。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：

①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

大数据可以从事的职业：

①大数据维护、研发、架构工程师方向

所涉及的专业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；

②大数据挖掘、分析方向

所涉及的专业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。