web前端离线缓存 新手学习web前端比较好，还是大数据比较好？

新手学习web前端比较好，还是大数据比较好？

作为一名it从业者和教育家，让我来回答这个问题。

首先，大数据是一个庞大的技术体系，涉及的内容很多，而网络前端也与大数据息息相关。因此，如果你想在未来进入大数据领域，从web前端开始是一个不错的选择。

初学者更容易从web前端学习。web前端的内容相对简单，初始实验相对容易完成。对于基础薄弱的初学者来说，更容易在学习中树立成就感和自信心。虽然web前端的引入相对简单，但是web前端的内容仍然很多，前端迭代速度也比较快，这就要求从业者具有较强的学习能力。

从大发展趋势来看，大数据的发展前景还是很好的。不仅就业机会多，而且相关岗位的附加值也比较高。因此，进入大数据领域，顺应时代发展，是一个很好的选择。目前，与大数据相关的工作主要集中在大数据开发、大数据分析和大数据运维等方面，其中大数据分析需要利用部分web前端知识来呈现结果。因此，对于初学者来说，在具备一定的Web前端开发知识后，也可以进入大数据分析领域。

虽然大数据领域有很多岗位和切入点，但要想在大数据领域走得更远，我们需要逐步完善自己的知识结构，包括数学和统计的学习。毕竟，大数据分析归根到底是一个算法问题。除了大数据分析岗位，目前大数据开发岗位对人才的需求也比较大。在云计算平台的支持下，全栈前端开发也是一个明显的发展趋势，前端程序员的开发边界将不断扩大。

前端工作量大还是后台工作量大？

作为一名在后端工作了四年，在前端工作了一年半的工程师，让我客观一点。首先，就技术栈的复杂性而言，前端和后端并不浅。那些只知道后端的人认为前端是兼容的，那些只知道前端并认为后端是积垢的人都是高估者和低成就者。一个人的精力是有限的，每一条技术路线都可以深入很多内容。事实上，一个程序员大部分时间都在解决如何实现某项业务，如何优化和改造一个老项目的问题，尤其是在一个大工厂里。不要高估螺丝钉的作用。

所以当我们讨论谁有更多的工作，根据概率，基本上没有区别。但是你要讨论的问题只有少数人和少数情况需要面对，比如前端的跨端开发方案，如何平滑各端之间的差异，如何克服各端动画性能的瓶颈，以及高并发性、高可用性、数据库子系统表方案、缓存方案、安全策略、通信方案等。那些面临这些问题的人已经被少数人解决了。市场上的大多数人，不是螺丝钉，就是信条，真的，谁也不看不起谁，我们都是农民工，工作内容差别不大

后端开发和大数据开发相比，哪个更累？哪个加班更多、压力更大？

后端开发通常称为服务器端开发。需要解决的问题要根据实际应用场景来确定。技术选择与服务规模直接相关。如果是大型服务，后端服务往往更复杂。它需要综合考虑并发处理、事务处理、安全处理、资源调度优化等问题，通常采用分布式服务来提高系统的处理能力和稳定性。如果服务规模相对较小，后端服务的实现就容易得多。

大数据开发通常指大数据应用开发。出发点是满足系统的大数据处理任务，为后续的数据分析提供支持。当然，大数据开发岗也包括大数据平台的研发。与后端服务开发不同，大数据开发通常侧重于数据操作，仅围绕大数据平台提供的API完成具体的数据操作任务。相对而言，大数据开发往往可以进行功能封装和重用，可以在一定程度上减轻开发负担。另外，由于大部分数据处理任务都可以通过平台提供的功能来完成，大数据开发通常不需要考虑系统层面的问题，这也可以让开发人员更加专注。

通常情况下，后端开发和大数据开发都有一定的压力，但是哪个压力更大，直接关系到业务类型和业务规模的发展。目前，我们正处在大数据时代。对于后端开发者来说，需要掌握大数据开发的相关知识，而对于后端开发者来说，学习大数据开发会比较顺利。

最后，从行业发展趋势来看，与大数据发展相关的工作在未来通常会有更多的发展机会，特别是在工业互联网阶段。

现在大数据和java哪个比较有前景？

首先，大数据是一个综合性的技术体系。目前，大数据已逐步形成围绕数据的产业链，包括数据采集、整理、存储、分析、展现、应用等一系列环节。这些链接涉及很多技术细节。可以说，大数据已经逐渐形成了一个生态系统。Java是一种特定的编程语言，在大数据领域也有着广泛的应用，主要从事大数据应用开发。从这个角度来看，大数据与Java语言密切相关。

目前正处于大数据应用的初级阶段，未来大数据领域将释放出大量的发展机遇。因此，大数据的发展前景仍值得期待。Java语言作为IT行业最流行的编程语言之一，与大数据紧密结合。例如，大数据平台Hadoop是用Java语言实现的，因此在Hadoop下使用Java语言是一种常见的选择。当然，Java语言不仅可以用于大数据开发，还可以用于web开发、Android开发和各种后端服务开发。

从未来发展趋势来看，工业互联网将是一个重要的发展方向。工业互联网的核心技术包括物联网、大数据、人工智能等相关技术。因此，学习大数据相关技术是一个不错的选择。就大数据与Java技术本身的关系而言，可以考虑学习。

学习Java和从事大数据开发可以从Java语言的基本语法入手，再进一步学习Hadoop平台的相关知识，最后在Hadoop平台下用Java完成任务开发。目前，很多从事大数据开发的工程师都是从Java程序员转学过来的，因此通过学习Java进入大数据领域也是一个便捷的学习渠道。

mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？

在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：

1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库

4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句

5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。

当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用集群或tidb

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