开发spark用java合适吗 现在流行的前后端分离项目都使用的是什么前后端框架？
现在流行的前后端分离项目都使用的是什么前后端框架？
开发框架主要分为三个部分：前端、web和持久性，可以自由组合。我单独谈。
在过去，有struts 1、struts 2和spring MVC for java web framework。
目前，只有一个选择：SpringMVC，其他人都不能玩。无论是玩耍、高格、火花还是Struts2。springmvc在用户数量和生态方面与springmvc不一样。
不管其他框架宣传得多好，都不建议投入大量精力。学习框架的设计思路还可以。请直接在生产环境中使用springmvc。spring的基础设施无法与其他框架相比。弹簧靴可用于快速开发。POM可以依赖于enable注释直接使用。
目前，有两种主流的JPA和mybatis。
如果项目是数据建模，请使用mybatis；如果项目是对象建模，请使用JPA。
春天来了。springboot的spring数据子项目应该希望将两者统一起来。不仅两者，而且其野心更大。它希望统一所有持久性层。DB、redis和elastic search都有相应的项目。它希望将所有持久性操作抽象为存储库操作。如果成功，业务逻辑就不需要关心持久层的选择，交换框架也非常方便。
目前，前端框架有三个选项：react、Ag和Vue。
我不喜欢react….的语法。。。。
似乎Ag在中国的知名度不高，所以我们不太关注。
最后的选择是Vue，它简单快速。支持的UI库也比较完善。
如果您想在项目中开发小型程序，建议使用Vue。语法高度一致。你将一眼就知道如何开发小程序。
学大数据必须有Java基础吗，有哪些注意事项吗？
首先，大数据的基础由数学、统计学和计算机三部分组成。因此，从事大数据领域的研发需要一个系统的学习过程。
在大数据的技术架构中，编程语言是一个重要的组成部分。目前，大数据领域常用的编程语言有Java、python、R、Scala等，通常不同的岗位需要掌握不同的编程语言（与技术团队密切相关），所以学习大数据必须有编程语言的基础，但不是一定要有编程语言的基础，而是一定要有专业的基础java基金会。无论是通过统计还是机器学习，Python语言通常是数据分析最流行的选择。R语言也广泛应用于数据过滤、推荐系统等大数据应用中。
虽然学习大数据并不一定需要掌握Java语言，但掌握Java语言对学习大数据技术具有积极意义。一方面，Hadoop平台本身是用Java语言开发的。另一方面，Java语言具有良好的生态系统，在开发大数据登陆应用方面具有一定的优势，而且Java语言的性能稳定，使用Java语言的开发风险相对较小。
学习Java语言可分为三个阶段。第一阶段是学习Java的基本语法，重点是理解抽象，包括封装、继承、多态等概念；第二阶段是学习Java的分布式开发，重点是如何通过Java集成资源，包括数据库；第三阶段是学习Java的web开发，重点是理论理解web开发架构和服务组件开发。
在学习Hadoop开发的过程中，需要掌握Hadoop平台提供的API。通过大量的实验，我们逐渐掌握了如何在Hadoop平台下通过Java开发函数。
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