前端对大数据处理方案

文章阐述了关于大数据处理前端的方法，以及前端对大数据处理方案的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、大数据的常见处理流程
• 2、前端图表如果处理大量数据该怎么办
• 3、大数据处理的第一步需要做什么

大数据的常见处理流程

1、大数据处理流程可以概括为四步：收集数据。原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。数据存储。收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。数据变形。

2、大数据处理流程包括：数据***集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据***集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义***集的日志等）叫做数据***集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据***集到指定位置的这个过程叫做数据***集。

3、大数据处理包含六个主要流程：数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用。数据质量贯穿整个流程，影响每一个环节。在数据收集阶段，数据源决定数据真实性、完整性、一致性、准确性与安全性。Web数据收集多通过网络爬虫，需设置合理时间以确保数据时效性。

前端图表如果处理大量数据该怎么办

为提高报表的处理速度，要尽可能的将报表的处理运算放在数据库进行，以保证其运行速度。

先展示用户第一眼看到的界面，然后懒加载其余部分。不管页面有多大，用户同一时间看到的也就屏幕那么大，先把用户第一眼看到的数据加载展示了，能打打提高感知性能。缓存数据。

另一个问题出现在图表宽度设置上。如果使用v-show进行组件隐藏，图表组件的100%宽度设置可能失效。解决方法是将图表封装为独立组件，并使用v-if控制其显示隐藏，避免直接与隐藏逻辑绑定。对于多Y轴数据对齐问题，官方推荐的splitNumber可能导致不准确的刻度划分。

要不要做成单页面应用提高体验取决于应用还得看场景，还有开发复杂度等因素（其实一开始不建议做成单应用，除非一开始就有完整的规划）。如果类似Google Analytics的程序，也不是整站都直接单应用，还是取决于场景。

对于web前端岗位的薪资，建议您可以去招聘网站上看一下。如果感觉招聘网站上边的不太真实的话，那么可以通过身边的做相关工作的朋友打听一下，这个是很真实的。通过上边的图表可以看到前端的就业薪资相对式比较高的，10k-15k最多占到三分之一。

在ECharts中，配置4组数据显示在同一折线图中，首先需要准备数据。每组数据被表示为一个对象（或称为系列），包含该组数据的所有值。这四组数据都将在图中以不同的折线显示。

大数据处理的第一步需要做什么

数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。数据处理的第二个步骤就是数据分析。数据处理的第三个步骤就是数据解释。

大数据处理过程包括以下几个关键步骤： 数据***集：这是大数据处理旅程的起点，涉及从多种来源如传感器、数据库、文件和网络等抽取数据。这些数据可能存在于不同的格式和类型中，因此在***集阶段可能需要进行一系列转换和标准化工作。 数据预处理：***集到的数据往往需要进一步处理，以提高其质量。

在大数据处理领域，理念经历了三大转变：全体而非抽样，效率而非绝对精确，相关而非因果。数据处理方法繁多，但根据实践总结，整个流程大致可概括为四步：***集、导入与预处理、统计与分析，以及数据挖掘。

数据可视化则是将数据分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，便于决策者理解和使用。通过图表、仪表板等形式，数据可视化能够帮助人们快速抓住数据中的关键信息，从而做出更明智的决策。例如，在金融领域，通过数据可视化可以实时监测市场动态，及时调整投资策略以应对风险。

多样性：大数据涵盖多种类型和格式的数据，包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML和JSON文件）以及非结构化数据（如文本、图像、音频和***等）。时效性：大数据通常是实时生成的或快速生成的，需要及时处理和分析，以从数据中获取价值。

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