前端做大数据

A. 如何在网页上实现千万级别的大数据可视化渲染

实现千万级别的大数据可视化渲染技巧：

借助Echarts、HighCharts、D3.js等开源的可视化插件，嵌入代码，开发成插件包，可视化工程师和前端开发常用。

代表工具FineReport（www.finereport.com），通用的报表制作和数据可视化工具，是一个开放的商业报表工具。好比Excel，小到可以存储统计数据、制作各式各样的图表、dashboard，大到制作财务报表、开发进销存系统。大家若不熟悉，可自行和Excel绑定对比。

Vue的背后

Vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是，Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。

另一方面，当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时，Vue 也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。用Vue的时候不需要开发者全部学会，而是学一部分就可以用一部分，就可以简单概括为渐进式的前端框架。

B. 前端怎么优化大数据页面

1.减少HTTP请求次数

尽量合并图片、CSS、JS。比如加载一个页面，如果有5个css文件的话，那么会发出5次http请求，这样会让用户第一次访问你的页面的时候会长时间等待。而如果把这个5个文件合成一个的话，就只需要发出一次http请求，节省网络请求时间，加快页面的加载。

2.使用CDN

网站上静态资源即css、js全都使用cdn分发，图片亦然。

3.避免空的src和href

当link标签的href属性为空、script标签的src属性为空的时候，浏览器渲染的时候会把当前页面的URL作为它们的属性值，从而把页面空袜巧的内容加载进来作为它斗键们的值。所以要避免犯这样的疏忽。

4.为文件头指定Expires

Exipres是用来设置文件的好乎过期时间的，一般对css、js、图片资源有效。他可以使内容具有缓存性，这样下回再访问同样的资源时就通过浏览器缓存区读取，不需要再发出http请求

C. 前端上传大型文件或超长数据的解决办法

我们设计的上传文件大约在500m左右

我第一反应是blob，在HTML5中添加了blob类型用来定义前端较大数据，之前使用过blob流传输视频再使用html5中<video>标签读取blob流，所以blob可以作为这种文件传输的载体，那如何提交呢，使用可formdata提交blob数据，这种方式可以承受较大数据量的文件，但在使用formdata传输的过程中，浏览器会卡死，无法操作。

还是舍友提醒，可采用数据或歼分割的方式，一部分一部分上传。后经网络得知，文件分割要防止数据枣帆丢失进行大小校验，以及防止外部入侵，进行分段前端加密，后端校验。

网络发布了一款分割上传的组件web upload，可包含文件分割，大小校验等功能。

网站为： http://fex..com/webuploader/getting-started.html

佩服我们大学宿舍的技术氛围，出差回来的火车上跟大学舍衫岩冲友在微信上聊了两三个小时的技术，，，那天刚好是大学生开学那几天，路上好多大学生，好怀念自己的大学生活，好怀念与大学舍友谈天说地或技术探讨到深夜的日子

说了几个前端的问题，总结记录一下吧

其中只有一个我会的，，，先说这个问题，其他的我学习完再分享，留坑。。。。。。

D. 大数据开发 为什么 需要 学前端

大数据开发并不需要学前端的。 除非是那种大数据可视性开发。

E. Web前端 java和大数据有什么关系

简单的说Java语言是做大数据研发的工具之一，不少早期做大数据平台开发的程序员都是做Java开发出身，而且Hadoop平台本身就是采用Java语言开发的，所以很多做大数据开发的程序员第一个排序实验都是使用Java语言开发的。所以，Java是早期做大数据开发的基础之一。

大数据确切的说，它并不能算一门具体的技术，而是一种概念，一种大的技术范畴。大数据主要是用来处理，分析，存储海量数据，对这些大量的数据进行加工处理等操作。大数据领域里面涉及到Hadoop，hive，flink，hbase，java等各种具体的技术，看清楚，在这里Java也可以为大数据的实现提供服务哦。所以可以说，Java可以帮助我们实现大数据的开发，Java就像是一个“建筑工人"，它可以把各种数据原料整合在一起，构建出大数据这么一个环境。

通常情况下，我们说的大数据，是指基于Hadoop的大数据生态，在这个生态中，有很多很多的产品，每个产品负责解决大数据整体方案中的一个问题，如Hadoop自身包含MapRece,Yarn,HDFS等，MapRece 负责批处理计算，HDFS负责的分布式存储，YARN负责资源管理，其他如HBASE负责数据存储，等等。这些大数据生态中的不同产品，大部分都是由Java开发的，所以说它们与Java密不可分。

由于软件自身由Java开发，因此基本这些大数据产品做开发，Java语言就是首选，因为这些产品基本都提供Java语言的编程接口API。

还有一些产品，虽然不是用Java语言开发，但是使用了基于JVM的语言，如Spark是由Scala语言开发的，而Scala是基于JVM的，这就意味着可以进行Scala与Java的混合开发，同样离不开Java。

大数据框架的编写支持很多开发语言，但是Java在大数据开发方面有很大的优势，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势。在大数据的中，也许别的你可能不在意，但是Hadoop想必你是注意到了的吧，大数据中不得不学的重要内容。

关于Java和大数据有什么关系，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

F. 前端转行做大数据，通过极客时间的培训课能实现吗

现在网络发展的这么快，大数据人才一直比较紧缺，而这几年的前端市场却相对比较饱和了，平均工资总也涨不上去，转行做大数据也不错。因为你之前没有什么大数据经验，所以可以先在极客时间上报名一个从0开始学大数据的课程，让讲师带着你认识大数据并且入门。大数据跟前端不太一样，知识点很杂，你要课下多练习练习。不少人通过这个课程转行成功了，你认真学也是可以的。