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前端從哪里開始學(xué)
一、學(xué)習(xí)前端，你需要具備哪些素質(zhì)？
主要從事網(wǎng)頁設(shè)計、PC網(wǎng)站建設(shè)（電腦版網(wǎng)站建設(shè)）、wap網(wǎng)站建設(shè)（手機版網(wǎng)站建設(shè)）、成都響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)、程序開發(fā)、微網(wǎng)站、成都小程序開發(fā)等，憑借多年來在互聯(lián)網(wǎng)的打拼，我們在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)積累了豐富的成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)絡(luò)營銷經(jīng)驗，集策劃、開發(fā)、設(shè)計、營銷、管理等多方位專業(yè)化運作于一體，具備承接不同規(guī)模與類型的建設(shè)項目的能力。
（1）如果web的任何一個元素（web界面，靈活的編程風(fēng)格等）有一點吸引了你，讓你著實著迷，恭喜你，有了一個完美的開始。確認(rèn)一下自己是否喜歡和合適前端，而不是為了一份看起來體面而且薪水不菲的工作。
（2）不斷學(xué)習(xí)，每日的積累，關(guān)注前端動態(tài)，是你跟上前端潮流的主要途徑。前端的體系過于龐大，技術(shù)框架爭涌而出，如果你經(jīng)常抱怨累死碼農(nóng)的節(jié)奏，那就審視一下自己對前端的態(tài)度。
（3）主抓基礎(chǔ)，避免盲目。前端領(lǐng)域知識點很多，值得學(xué)的東西也很多，聰明的人懂得花時間學(xué)習(xí)成體系的知識并且研究得足夠深入，而不是盲目的看到別人用什么框架就去學(xué)什么。只停留在實踐運用的階段，到頭來框架們都一個一個被淘汰，你仍在原地踏步。
（4）整理總結(jié)，先模仿后創(chuàng)造。將每日的積累做好規(guī)整，記錄到博客也好，筆記也好。多看看牛人的源代碼，等你達(dá)到了一定的層次水準(zhǔn)，自然會得心應(yīng)手。
（5）持有一顆造福前端社區(qū)的心。寫一些有意思的小工具、插件，推廣出去， 始終堅信，在從事前端的道路上You are not alone。
（6）要有專業(yè)人士的指導(dǎo)，尤其是學(xué)習(xí)前端找工作的，不要妄想自己一個人自學(xué)前端能找到工作，現(xiàn)在非常難，如果沒有一個明白人幫你解決一下問題，會有非常多的彎路，中間很容易放棄，學(xué)習(xí)的不專業(yè)不說，最重要是浪費時間。
（7）一個好的心態(tài)和一個堅持的心很重要，很多沖著高薪的人想學(xué)習(xí)前端，但是能學(xué)到最后的沒有幾個，遇到困難就放棄了，這種人到處都是，就是因為有的東西難，所以他的回報才很大，我們評判一個前端開發(fā)者是什么水平，就是他解決問題的能力有多強。
二、web前端開發(fā)需要學(xué)習(xí)什么?
第1階段：前端頁面重構(gòu)(4周)
內(nèi)容包含了：(PC端網(wǎng)站布局項目、HTML5+CSS3基礎(chǔ)項目、WebApp頁面布局項目)
第2階段：JavaScript高級程序設(shè)計(5周)
內(nèi)容包含：(原生JavaScript交互功能開發(fā)項目、面向?qū)ο筮M(jìn)階與ES5/ES6應(yīng)用項目、JavaScript工具庫自主研發(fā)項目)
第3階段：PC端全棧項目開發(fā)(3周)
內(nèi)容包含：(jQuery經(jīng)典交互特效開發(fā)、HTTP協(xié)議、Ajax進(jìn)階與PHP/JAVA開發(fā)項目、前端工程化與模塊化應(yīng)用項目、PC端網(wǎng)站開發(fā)項目、PC端管理信息系統(tǒng)前端開發(fā)項目)
第4階段：移動端項目開發(fā)(6周)
內(nèi)容包含：(Touch端項目、微信場景項目、應(yīng)用Angular+Ionic開發(fā)WebApp項目、應(yīng)用Vue.js開發(fā)WebApp項目、應(yīng)用React.js開發(fā)WebApp項目)
第5階段：混合(Hybrid,ReactNative)開發(fā)(1周)
內(nèi)容包含：(微信小程序開發(fā)、ReactNative、各類混合應(yīng)用開發(fā))
第6階段：NodeJS全棧開發(fā)(1周)
內(nèi)容包括：(WebApp后端系統(tǒng)開發(fā)、一、NodeJS基礎(chǔ)與NodeJS核心模塊二、Express三、noSQL數(shù)據(jù)庫)
對web前端有興趣的小伙伴們，不妨先從web前端入門開始！B站上有很多的前端入門教學(xué)視頻，從基礎(chǔ)到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細(xì)致，還有完整版的學(xué)習(xí)路線圖。也可以自己去看看，下載學(xué)習(xí)試試。
大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)有哪些
大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)涵蓋數(shù)據(jù)存儲、處理、應(yīng)用等多方面的技術(shù)，根據(jù)大數(shù)據(jù)的處理過程，可將其分為大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展示等。
1、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)
大數(shù)據(jù)采集技術(shù)是指通過 RFID 數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)。
因為數(shù)據(jù)源多種多樣，數(shù)據(jù)量大，產(chǎn)生速度快，所以大數(shù)據(jù)采集技術(shù)也面臨著許多技術(shù)挑戰(zhàn)，必須保證數(shù)據(jù)采集的可靠性和高效性，還要避免重復(fù)數(shù)據(jù)。
2、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要是指完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合并、規(guī)格化及檢查一致性等操作。
因獲取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取的主要目的是將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的結(jié)構(gòu)，以達(dá)到快速分析處理的目的。
3、大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)
大數(shù)據(jù)存儲及管理的主要目的是用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行管理和調(diào)用。
4、大數(shù)據(jù)處理
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲后處理，而流處理則是直接處理。
擴展資料：
大數(shù)據(jù)無處不在，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于各個行業(yè)，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內(nèi)的社會各行各業(yè)都已經(jīng)融入了大數(shù)據(jù)的印跡。
1、制造業(yè)，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)提升制造業(yè)水平，包括產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測、分析工藝流程、改進(jìn)生產(chǎn)工藝，優(yōu)化生產(chǎn)過程能耗、工業(yè)供應(yīng)鏈分析與優(yōu)化、生產(chǎn)計劃與排程。
2、金融行業(yè)，大數(shù)據(jù)在高頻交易、社交情緒分析和信貸風(fēng)險分析三大金融創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)揮重大作用。
3、汽車行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的無人駕駛汽車，在不遠(yuǎn)的未來將走入我們的日常生活。
4、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以分析客戶行為，進(jìn)行商品推薦和針對性廣告投放。
5、電信行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)客戶離網(wǎng)分析，及時掌握客戶離網(wǎng)傾向，出臺客戶挽留措施。
參考資料來源：百度百科——大數(shù)據(jù)
如何正確理解CAP理論
常見的理解及分析
目前流行的、對CAP理論解釋的情形是從同一數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的多個副本出發(fā)的。為了保證數(shù)據(jù)不會丟失，在企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理方案中，一般必須考慮數(shù)據(jù)的冗余存儲問題，而這應(yīng)該是通過在網(wǎng)絡(luò)上的其他獨立物理存儲節(jié)點上保留另一份、或多份數(shù)據(jù)副本來實現(xiàn)的（如附圖所示）。因為在同一個存儲節(jié)點上的數(shù)據(jù)冗余明顯不能解決單點故障問題，這與通過多節(jié)點集群來提供更好的計算可用性的道理是相同的。
附圖 CAP理論示意圖
其實，不用做嚴(yán)格的證明也可以想見，如附圖的情況，數(shù)據(jù)在節(jié)點A、B、C上保留了三份，如果對節(jié)點A上的數(shù)據(jù)進(jìn)行了修改，然后再讓客戶端通過網(wǎng)絡(luò)對該數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取。那么，客戶端的讀取操作什么時候返回呢？
有這樣兩種情況：一種情況是要求節(jié)點A、B、C的三份數(shù)據(jù)完全一致后返回。也就是說，這時從任何一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點讀取的數(shù)據(jù)都是一樣的，這就是所謂的強一致性讀。很明顯，這時數(shù)據(jù)讀取的Latency要高一些（因為要等數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)制），同時A、B、C三個節(jié)點中任何一個宕機，都會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不可用。也就是說，要保證強一致性，網(wǎng)絡(luò)中的副本越多，數(shù)據(jù)的可用性就越差；
另一種情況是，允許讀操作立即返回，容忍B節(jié)點的讀取與A節(jié)點的讀取不一致的情況發(fā)生。這樣一來，可用性顯然得到了提高，網(wǎng)絡(luò)中的副本也可以多一些，唯一得不到保證的是數(shù)據(jù)一致性。當(dāng)然，對寫操作同樣也有多個節(jié)點一致性的情況，在此不再贅述。
可以看出，上述對CAP理論的解釋主要是從網(wǎng)絡(luò)上多個節(jié)點之間的讀寫一致性出發(fā)考慮問題的。而這一點，對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫意味著什么呢？當(dāng)然主要是指通常所說的Standby（關(guān)于分布式事務(wù)，涉及到更多考慮，隨后討論）情況。對此，在實踐中我們大多已經(jīng)采取了弱一致性的異步延時同步方案，以提高可用性。這種情況并不存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為保證C、A而放棄P的情況；而對海量數(shù)據(jù)管理的需求，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫擴展過程中所遇到的性能瓶頸，似乎也并不是CAP理論中所描述的那種原因造成的。那么，上述流行的說法中所描述的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為保證C、A而犧牲P到底是在指什么呢？
因此，如果根據(jù)現(xiàn)有的大多數(shù)資料對CAP理論的如上解釋，即只將其當(dāng)作分布式系統(tǒng)中多個數(shù)據(jù)副本之間的讀寫一致性問題的通用理論對待，那么就可以得出結(jié)論：CAP既適用于NoSQL數(shù)據(jù)庫，也適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。它是NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，乃至一切分布式系統(tǒng)在設(shè)計數(shù)據(jù)多個副本之間讀寫一致性問題時需要遵循的共同原則。
更深入的探究：兩種重要的分布式場景
在本文中我們要說的重點與核心是：關(guān)于對CAP理論中一致性C的理解，除了上述數(shù)據(jù)副本之間的讀寫一致性以外，分布式環(huán)境中還有兩種非常重要的場景，如果不對它們進(jìn)行認(rèn)識與討論，就永遠(yuǎn)無法全面地理解CAP，當(dāng)然也就無法根據(jù)CAP做出正確的解釋。但可惜的是，目前為止卻很少有人提及這兩種場景：那就是事務(wù)與關(guān)聯(lián)。
先來看看分布式環(huán)境中的事務(wù)場景。我們知道，在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)操作遵循ACID原則，其中的一致性C，主要是指一個事務(wù)中相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)在事務(wù)操作結(jié)束后是一致的。所謂ACID原則，是指在寫入/異動資料的過程中，為保證交易正確可靠所必須具備的四個特性：即原子性（Atomicity，或稱不可分割性）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation，又稱獨立性）和持久性（Durability）。
例如銀行的一個存款交易事務(wù)，將導(dǎo)致交易流水表增加一條記錄。同時，必須導(dǎo)致賬戶表余額發(fā)生變化，這兩個操作必須是一個事務(wù)中全部完成，保證相關(guān)數(shù)據(jù)的一致性。而前文解釋的CAP理論中的C是指對一個數(shù)據(jù)多個備份的讀寫一致性。表面上看，這兩者不是一回事，但實際上，卻是本質(zhì)基本相同的事物：數(shù)據(jù)請求會等待多個相關(guān)數(shù)據(jù)操作全部完成才返回。對分布式系統(tǒng)來講，這就是我們通常所說的分布式事務(wù)問題。
眾所周知，分布式事務(wù)一般采用兩階段提交策略來實現(xiàn)，這是一個非常耗時的復(fù)雜過程，會嚴(yán)重影響系統(tǒng)效率，在實踐中我們盡量避免使用它。在實踐過程中，如果我們?yōu)榱藬U展數(shù)據(jù)容量將數(shù)據(jù)分布式存儲，而事務(wù)的要求又完全不能降低。那么，系統(tǒng)的可用性一定會大大降低，在現(xiàn)實中我們一般都采用對這些數(shù)據(jù)不分散存儲的策略。
當(dāng)然，我們也可以說，最常使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，因為這個原因，擴展性（分區(qū)可容忍性P）受到了限制，這是完全符合CAP理論的。但同時我們應(yīng)該意識到，這對NoSQL數(shù)據(jù)庫也是一樣的。如果NoSQL數(shù)據(jù)庫也要求嚴(yán)格的分布式事務(wù)功能，情況并不會比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫好多少。只是在NoSQL的設(shè)計中，我們往往會弱化甚至去除事務(wù)的功能，該問題才表現(xiàn)得不那么明顯而已。
因此，在擴展性問題上，如果要說關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是為了保證C、A而犧牲P，在盡量避免分布式事務(wù)這一點上來看，應(yīng)該是正確的。也就是說：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)該具有強大的事務(wù)功能，如果分區(qū)擴展，可用性就會降低；而NoSQL數(shù)據(jù)庫干脆弱化甚至去除了事務(wù)功能，因此，分區(qū)的可擴展性就大大增加了。
再來看看分布式環(huán)境中的關(guān)聯(lián)場景。初看起來，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中常用的多表關(guān)聯(lián)操作與CAP理論就更加不沾邊了。但仔細(xì)考慮，也可以用它來解釋數(shù)據(jù)庫分區(qū)擴展對關(guān)聯(lián)所帶來的影響。對一個數(shù)據(jù)庫來講，采用了分區(qū)擴展策略來擴充容量，數(shù)據(jù)分散存儲了，很顯然多表關(guān)聯(lián)的性能就會下降，因為我們必須在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)遷移操作，這與CAP理論中數(shù)據(jù)副本之間的同步操作本質(zhì)上也是相同的。
因此，如果要保證系統(tǒng)的高可用性，需要同時實現(xiàn)強大的多表關(guān)系操作的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在分區(qū)可擴展性上就遇到了極大的限制（即使是那些采用了各種優(yōu)秀解決方案的MPP架構(gòu)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如TeraData，Netezza等，其水平可擴展性也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如NoSQL數(shù)據(jù)庫的），而NoSQL數(shù)據(jù)庫則干脆在設(shè)計上弱化甚至去除了多表關(guān)聯(lián)操作。那么，從這一點上來理解“NoSQL數(shù)據(jù)庫是為了保證A與P，而犧牲C”的說法，也是可以講得通的。當(dāng)然，我們應(yīng)該理解，關(guān)聯(lián)問題在很多情況下不是并行處理的優(yōu)點所在，這在很大程度上與Amdahl定律相符合。
所以，從事務(wù)與關(guān)聯(lián)的角度來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的分區(qū)可擴展性為什么受限的原因是最為清楚的。而NoSQL數(shù)據(jù)庫也正是因為弱化，甚至去除了像事務(wù)與關(guān)聯(lián)（全面地講，其實還有索引等特性）等在分布式環(huán)境中會嚴(yán)重影響系統(tǒng)可用性的功能，才獲得了更好的水平可擴展性。
那么，如果將事務(wù)與關(guān)聯(lián)也納入CAP理論中一致性C的范疇的話，問題就很清楚了：關(guān)于“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了保證一致性C與可用性A，而不得不犧牲分區(qū)可容忍性P”的說法便是正確的了。但關(guān)于“NoSQL選擇了C與P，或者A與P”的說法則是錯誤的，所有的NoSQL數(shù)據(jù)庫在設(shè)計策略的大方向上都是選擇了A與P（雖然對同一數(shù)據(jù)多個副本的讀寫一致性問題的設(shè)計各有不同），從來沒有完全選擇C與P的情況存在。
結(jié)論
現(xiàn)在看來，如果理解CAP理論只是指多個數(shù)據(jù)副本之間讀寫一致性的問題，那么它對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫來講是完全一樣的，它只是運行在分布式環(huán)境中的數(shù)據(jù)管理設(shè)施在設(shè)計讀寫一致性問題時需要遵循的一個原則而已，卻并不是NoSQL數(shù)據(jù)庫具有優(yōu)秀的水平可擴展性的真正原因。而如果將CAP理論中的一致性C理解為讀寫一致性、事務(wù)與關(guān)聯(lián)操作的綜合，則可以認(rèn)為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫選擇了C與A，而NoSQL數(shù)據(jù)庫則全都是選擇了A與P，但并沒有選擇C與P的情況存在。這才是用CAP理論來支持NoSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計正確認(rèn)識。
其實，這種認(rèn)識正好與被廣泛認(rèn)同的NoSQL的另一個理論基礎(chǔ)相吻合，即與ACID對著干的BASE（基本可用性、軟狀態(tài)與最終一致性）。因為BASE的含義正好是指“NoSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計可以通過犧牲一定的數(shù)據(jù)一致性和容錯性來換取高性能的保持甚至提高”，即NoSQL數(shù)據(jù)庫都應(yīng)該是犧牲C來換取P，而不是犧牲A?？捎眯訟正好是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫都普遍追求的特性。
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