⑴ 研究生选择到信息安全方向，有WEB安全，大数据，漏洞挖掘和恶意代码分析这四个方向，那个方向比较好
我们就是做信息安全方面的，叫15PB。如果你想在安全行业长期发展就学恶意代码分析和软件漏洞挖掘，再延伸一点就是逆向方面。web安全就算了吧。大数据的话跟信息安全关系不大。
你学的是信息安全，而且还是研究生，应该走信息安全技术流路线，而不是应用层方面，这样才不辱没你的学历和发展。
⑵ 大数据FineBI怎样进行web服务器部署
finebi是一个servlet应用。servlet是一种服务器端的java应用程序，具有独立于平台和协议的特性，可以生成动态的web页面。
web服务器部署通常分两个步骤，首先是在服务器上安装web服务器并进行环境配置，然后将web工程部署到web服务器上并发布出来；这样能通过IP地址和ServerURL来访问这个web工程达到应用的目的。
⑶ 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。
⑷ web 数据可视化代码
web前端分为网页设计师、网页美工、web前端开发工程师
首先网页设计师是对网页的架构、色彩以及网站的整体页面代码负责
网页美工只针对UI这块儿的东西，比如网站是否做的漂亮
web前端开发工程师是负责交互设计的，需要和程序猿进行交互设计的配合。
web前端需要掌握的有脚本技术javascript DIV+CSS现下最流行的页面搭建技术，ajax和jquery以及简单的后端程序等。 后端的话可供开发的语言有 asp、php、jsp、.NET 这些后端开发语言的话搭建环境都不一样，具体如果你想学的话看是想从事前端部分还是后端程序部分。后端开发如果有一定的条件的话可以转为软件开发。不过要有一定的语言基础，类似java语言。C#等。关键是看你的兴趣爱好。。
这个到后期不会区分这么细，做前端到后期也会懂一些后端的技术，反之，后端也是。
在我们实际的开发过程中，我们当前这样定位前端、后端开发人员。
1）前端开发人员：精通JS，能熟练应用JQuery，懂CSS，能熟练运用这些知识，进行交互效果的开发。
2）后端开发人员：会写Java代码，会写sql语句，能做简单的数据库设计，会Spring和iBatis，懂一些设计模式等。
现在来看，我们对前后端的要求还是蛮低的，尤其是后端，新员工经过培训之后都是可以参与到后端开发的，没有太高的技术门槛，唯一需要做的就是先变成熟练工种，这个阶段没有涉及到设计模式、架构、效率等一些列问题。
还是先google一下，看看网上对Web前端开发、Web后端开发分别是什么？
Web前端: 顾名思义是来做Web的前端的。我们这里所说的前端泛指Web前端，也就是在Web应用中用户可以看得见碰得着的东西。包括Web页面的结构、Web的外观视觉表现以及Web层面的交互实现。
Web后端：后端更多的是与数据库进行交互以处理相应的业务逻辑。需要考虑的是如何实现功能、数据的存取、平台的稳定性与性能等。
我们再来看看大公司对前后端人员招聘的要求，通过这个角度看看前端、后端的技术要求：
Web前端：
1）精通HTML，能够书写语义合理，结构清晰，易维护的HTML结构。
2）精通CSS，能够还原视觉设计，并兼容业界承认的主流浏览器。
3）熟悉JavaScript，了解ECMAScript基础内容，掌握1~2种js框架，如JQuery
4）对常见的浏览器兼容问题有清晰的理解，并有可靠的解决方案。
5）对性能有一定的要求，了解yahoo的性能优化建议，并可以在项目中有效实施。
6）......
Web后端：
1）精通jsp，servlet，java bean，JMS，EJB，Jdbc，Flex开发，或者对相关的工具、类库以及框架非常熟悉，如Velocity，Spring，Hibernate，iBatis，OSGI等，对Web开发的模式有较深的理解
2）练使用oracle、sqlserver、mysql等常用的数据库系统，对数据库有较强的设计能力
3）熟悉maven项目配置管理工具，熟悉tomcat、jboss等应用服务器，同时对在高并发处理情况下的负载调优有相关经验者优先考虑
4）精通面向对象分析和设计技术，包括设计模式、UML建模等
5）熟悉网络编程，具有设计和开发对外API接口经验和能力，同时具备跨平台的API规范设计以及API高效调用设计能力
6）......
从几个公司的招聘要求可以看到，做Web开发，对前端和后端的要求是各自所不同的。而我们目前的实际情况，也和这个差不多，但是，我们无论在知识的掌握程度上，还是知识掌握的宽度上，都是不够的。
首先，我们在前端缺乏积累，没有沉淀，专业的前端技术的积累是从去年才开始的，同时，在前端也缺乏支撑与高手，所以，走起来比较困难。同时，前端人员培养的较少，一个原因是对前端了解太少，另外一个原因就是对前端与后端的工作比例估计不足。所幸，我们在这一年也在前端有了很快的进步，培养了几个优秀的开发人员，有意识的解决了前端的用户体验，这都是可喜的。今年，需要更进一步，专业化。
其次，我们在后端发展的不够宽，后端的知识体系已经比较完善，但是，很多应用点都没有涉及到。同时，对现有技术框架的理解都不够深入，太浮躁。我们目前的设计团队在解决互联网高并发、大数据量的存取上经验与能力都还不足，需要正视这些问题。后端技术的发展需要更加的精进，以解决实际存在的问题为主。
最后，我们在前端、后端都缺乏熟练工，这会影响到开发的速度，同时，也不利于后期技术的研究。
⑸ 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
⑹ java开发web项目，python做一些大数据的开发，请问怎么架构项目
web作为对外的接口服务，
web的后台中如果需要大数据处理，那么调用python的服务，也就是python作为服务为java后台方法的一部分。
整个系统服务化，对外提供统一的服务访问地址。
⑺ 大数据用什么语言开发
目前全世界的开发人员，编码人员和软件工程师都使用许多编程语言。根据一项调查，计算机语言的总数总计达9000种。但是，如今，其中只有50种编程语言是首选。
编程语言会根据大数据和AI等行业而有所不同。科技市场由大数据主导，因此，如果作为大数据专业人士，必须学习最重要的编程语言。
大数据中最喜欢的编程语言：
Python
Python在全球拥有500万用户，目前被其视为开发人员最常用的编程语言之一。让我们感受到Python是未来流行编程的是，世界上一些成功的公司选择Python编程语言进行产品开发，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix，Dropbox，Reddit和Pinterest，而且初学者和专业人员都认为Python是一种功能强大的语言。
Python由Guido van Rossum于1991年开发，Python成为程序员第一个学习入门级编程语言。
Python最适合针对大数据职业的技术专业人员，将在数据分析，Web应用程序或统计代码与生产数据库集成一起时，Python成为了最佳选择。此外，它还具有强大的库软件包作为后盾，可帮助满足大数据和分析需求，使其成为大数据爱好者的首选。Pandas，NumPy，SciPy，Matplotlib，Theano，SymPy，Scikit学习是大数据中最常用的一些库。
R
R编程语言为数据表示提供了多种图形功能，例如条形图，饼图，时间序列，点图，3D表面，图像图，地图，散点图等。借助R语言，可以轻松地自定义图形并开发新鲜个性的图形。
R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman编写；但是，它现在是由R开发核心团队开发的。它是一种可编程语言，有助于有效地存储和处理数据。R不是数据库，而是一种可以轻松连接到数据库管理系统（DBMS）的语言。R可以轻松连接到excel和MS Office，但它本身不提供任何电子表格数据视图。编程语言是数据分析的理想选择，它有助于访问分析结果的所有领域，并与分析方法结合使用，从而得出对公司重要的肯定结论。
Scala
Scala是金融行业主要使用的一种开源高级编程语言。Scala特点是可确保其在大数据可用性方面的重要性。
Apache Spark是用于大数据应用程序的集群计算框架，是用Scala编写的。大数据专业人员需要在Scala中具有深入的知识和动手经验。
Java
Java进入技术行业已有一段时间了，自Java诞生以来，它就以其在数据科学技术中的多功能性而闻名。值得注意的是，用于处理和存储大数据应用程序的开源框架Hadoop HDFS已完全用Java编写。Java被广泛用于构建各种ETL应用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，这些应用程序用于运行数据提取，数据转换以及在大数据环境中的加载。
收入最高的编程语言
根据Stack Overflow的调查，Scala，Go和Objective-C是目前丰厚报酬的编程语言。
Scala– 150,000美元
java– 120,000美元
Python– 120,000
R – 109,000美元
Twitter，Airbnb，Verizon和Apple等公司都使用Scala。因此，使其成为收入最高的编程语言是完全有符合现实的。
今天有超过250种编程语言，尽管有多种语言可供选择，但多数开发者认为Python仍然是赢家，拥有70,000多个库和820万用户。除了Python，你还需要不断提高自己的技能并学习新的编程语言，以保持与行业的联系。
⑻ WebService传输大数据量怎么经常失败
直接返回DataSet对象
特点：通常组件化的处理机制，不加任何修饰及
处理；
优点：代码精减、易于处理，小数据量处理较快；
缺点：大数据量的传递处理慢，消耗网络资源；
建议：当应用系统在内网、专网（局域网）的应用
时，或外网（广域网）且数据量在KB级时的
应用时，采用此种模式。
2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组
特点：字节数组流的处理模式；
优点：易于处理，可以中文内容起到加密作用；
缺点：大数据量的传递处理慢，较消耗网络资源；
建议：当系统需要进行较大数据交换时采用。
3.返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组
特点：微软提供的开源组件；
下载地址 http://support.microsoft.com/kb/829740/zh-cn
优点：易于处理，可以中文内容起到加密作用；
缺点：大数据量的传递处理慢，较消耗网络资源；
建议：当系统需要传输中文数据或需要加密时采用此种方式
4.返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组
特点：对字节流数组进行压缩后传递；
优点：当数据量大时，性能提高效果明显，
压缩比例大；
缺点：相比第三方组件，压缩比例还有待提高；
建议：当系统需要进行大数据量网络数据传递时，
建议采用此种可靠、高效、免费的方法。
测试用例：SqlServer2000数据库，数据量大小40000行，
⑼ 求教现在处理大数据量的web开发，框架选择
如何选择Web开发框架
开发框架的选择，始终是个仁者见仁、智者见智的事情。尤其是Web层的开发框架，数量非常多，而且各有特色，如：Struts、WebWork、Spring MVC、Tapestry、JSF、WebPage3.0……等等。
下面先来看看为什么要使用Web开发框架
一 使用框架的必然性
框架，即framework。其实就是某种应用的半成品，把不同应用程序中有共性的一些东西抽取出来，做成一个半成品程序，这样的半成品就是所谓的程序框架。
软件系统发展到今天已经很复杂了，特别是服务器端软件，涉及到的知识，内容，问题太多。在某些方面使用别人成熟的框架，就相当于让别人帮你完成一些基础工作，你只需要集中精力完成系统的业务逻辑设计。这样每次开发就不用白手起家，而是可以在这个基础上开始搭建。
使用框架的最大好处：减少重复开发工作量、缩短开发时间、降低开发成本。同时还有其它的好处，如：使程序设计更合理、程序运行更稳定等。基于这些原因，基本上现在在开发中，都会选用某些合适的开发框架，来帮助快速高效的开发应用系统。
了解了使用框架的必然性，下面来看看如何选择，当然我们的话题集中在Web层的开发框架。在谈这个问题之前，先来看看我们在Web开发中究竟需要做些什么工作：
二 Web层开发的工作
在J2EE开发中，分层是基本的思想，3层架构或者多层架构早已深入人心，在这里我们就把目光集中到Web层，看看到底Web层开发做了那些工作：
1：数据展示
Web层需要从逻辑层获取需要展示的数据，然后以合理的方式在页面进行展示
2：人机交互
用户需要从界面上输入数据，在界面上进行按钮点击，进而触发事件，标准的事件驱动模型，然后跟后台进行数据交换，出现新的界面。
3：收集数据，调用逻辑层接口
Web层收到用户的事件请求，需要调用相应的逻辑层接口来进行处理，Web层是不会有任何逻辑处理的。调用逻辑层接口，需要传递参数，这时需要收集用户在界面上输入的数据，然后进行组织，组织成为逻辑层接口需要的数据封装形式(通常都是ValueObject)。
4：根据逻辑层的数据来重新展示页面
逻辑层处理完了，需要返回数据或信息到界面上。这个时候Web层需要根据返回的值选择合适的页面，然后展示这些数据或者信息。
从上面可以看出，Web层开发的主要工作集中在展示上，也就是图形用户界面。这一部分是用户直观感受应用程序的窗口，也是用户要求最多的地方，其表现形式也是最丰富的。
三 Web层开发的步骤
下面再来总结一下Web层开发的大致步骤(也就是需要开发人员做的工作)：
注意：这里讨论的Web层开发，是不使用任何开发框架时候的开发。
1：写页面Html，到底有哪些数据需要在界面上表现
2：每个数据的具体表现形式，如：有的需要表现成为下拉列表，有的需要表现成为单选按钮等。
3：界面表现形式的逻辑布局，所谓逻辑布局是指某些数据的表现形式应该放在前面，某些应该放在后面;某些放在上面，某些放在下面。如：某个请假申请 的业务，有请假开始时间和结束时间，很明显开始时间的表现就应该排在结束时间的前面。而美工是负责最后页面的美观，一般美工不能动界面的逻辑布局。
4：完成前面3步，页面的表现形式的大致模样就有了，下面需要来做功能性的开发。第一个就是这些表现形式的值的来源，如：下拉列表显示的值从什么地方来。值的来源方式很多，有数据库中来、固定值、某断程序运行的中间结果、前面页面传递过来等等，当然典型的还是来自数据库。
好了，确定了值的来源，开发人员就要写代码来获取这些值，然后把这些值赋值到对应的表现形式里面。
5：还有一些比较特殊，也就是真实操作的是一类值，但是在界面上显示的是另一类值，比如：数据库中有用户编号，到了界面上就得显示用户姓名，但是所 有的操作都是要操作用户编号的。我们把这种情况分做：真实值和表现值，他们有一定的内在联系。这些都是要开发人员去转化和维护的。
6：接下来就应该开发功能性的事件响应了。用户点击了某个按钮或者触发了某个事件，首先是客户端：数据检测、客户端事件处理;然后提交到服务端，服务端要获取到客户端提交的数据，然后调用相应的逻辑层接口来响应。当然如何写逻辑层的实现这里就不去谈论了。
7：逻辑层执行完过后，返回数据和信息到Web层，开发人员还需要写代码去处理，选择哪个页面来显示，如何显示这些数据和信息等。
8：在整个交互的过程中，还必须考虑到如何控制权限，如：某些数据不能显示，某些数据不能编辑等等;同样还需要考虑到消息的配置和国际化等等。这些功能起源于逻辑层，但是实际的控制要到Web层，这些都需要开发人员来控制。
9：完成了上面的开发步骤，页面基本的功能开发就告一段落，接下来开发人员需要考虑页面美观的问题了。大家可能会说：“不是有美工吗，还需要开发人 员干什么?”。事实上美工多半只能出一个静态页面的美化模版，美工对于一推Java代码和Html的混杂物，多半是没有办法的，更不要说还有一些内容是动 态生成的，美工就更不可能搞定了。还是得开发人员上阵，按照美工给的模版，开始添加Css：class、id、style……
10：完成上面的开发，基本页面的开发工作就完成了，最后的一个步骤就是把各个页面有机的组织起来，开发应用程序的整体应用导航框架，通常就是菜单，然后把各个功能页面跟菜单结合起来，形成一个完整的应用。
在这里我们省略了开发期反复的调试过程，仅总结开发的步骤。
四 选择Web开发框架的目的
了解了如果没有框架，我们需要做的工作，这对选择框架有非常大的帮助。
框架，直白点说，就是一个半成品，能够帮我们做一些事情的半成品。
框架的选择，就是看哪个框架最合适，从而减少开发的工作量，提高开发的效率和质量，并有效减少维护的工作量，最终达到节约综合开发成本，获取更多的收益。
五 选择Web开发框架的标准
声明：这里所谈的选择Web开发框架的标准，只是我们的总结和一家之言，并不是放之四海而皆准的真理，请根据您的体会客观的看待我们的总结。
另外：我们这里更多的讨论业务功能性应用程序的Web开发框架。
1：选择能够对我们的开发过程提供更多、更好帮助的Web开发框架
2：Web开发框架的学习一定要简单，上手一定要快，没有什么比使用能得到更深的体会。那些动不动就需要半个月或者一个月学习周期的框架，实在是有些恐怖。
3：一定要能得到很好的技术支持，在应用的过程中，或多或少都会出现这样或者那样的问题，如果不能很快很好的解决，会对整个项目开发带来影响。一定要考虑综合成本，其实这是目前应用开源软件最大的问题，碰到问题除了死肯文档就是查阅源代码，或者是网上搜寻解决的办法，通常一个问题就会导致1-2天的开发停顿，严重的甚至需要一个星期或者更长，一个项目有上这么几次，项目整体的开发成本嗖嗖的就上去了。
4：Web开发框架结合其他技术的能力一定要强，比如：在逻辑层要使用Spring或者Ejb3，那么Web开发框架一定要能很容易，很方便的与它们进行结合。
5：Web开发框架的扩展能力一定要强。在好的框架都有力所不及的地方，这就要求能很容易的扩展Web开发框架的功能，以满足新的业务需要。同时要注意扩展的简单性，如果扩展框架的功能代价非常大，还不如不用呢。
6：Web开发框架最好能提供可视化的开发和配置，可视化开发对开发效率的提高，已经得到业界公认。
7：Web开发框架的设计结构一定要合理，应用程序会基于这个框架，框架设计的不合理会大大影响到整个应用的可扩展性。
8：Web开发框架一定要是运行稳定的，运行效率高的。框架的稳定性和运行效率直接影响到整个系统的稳定性和效率。
9：Web开发框架一定要能很好的结合目前公司的积累。在多年的开发中已有了很多积累，不能因为使用Web开发框架就不能再使用了，那未免有些得不偿失。
10：选择开发框架另外要注意的一点就是：任何开发框架都不可能是十全十美的，也不可能是适应所有的应用场景的，也就是说任何开发框架都有它适用的范围。所以选择的时候要注意判断应用的场景和开发框架的适用性。