❶ js中的大数据怎样传给action

business.ResultType = Ext.extend(Ext.form.ComboBox, {
editable: false,
typeAhead: true,
mode: 'local',
readonly: true,
triggerAction: 'all',
selectOnFocus: true,
plugins: new Ext.ux.plugin.TriggerfieldTooltip(),
tooltip: {
title: '结果类型',
text: '请选择结果类型'
},
valueField: 'ID',
displayField: 'NAME',

initComponent: function() {
this.store = new Ext.data.SimpleStore({
fields: ['ID', 'NAME'],
data: [
['10', '1],
['20', '2'],
['30', '源'],
['40', '访'],
['50', '向'],
['60', '已']
]
});
business.ResultType.superclass.initComponent.call(this);

}
});

❷ 用纯javascript可以做大数据分析吗

可以，直接用 Node.js 即可。

❸ JS传递大数据量的参数时，应该采用哪种方式更好哪

哪种传输都一样，用get的时候，后台方法里的参数都要写出来。用post方式时，后台方法相当于一个集合。

❹ 什么是大数据存储

Hadoop是一个开源分布式计算平台，它提供了一种建立平台的方法，这个平台由标准内化硬件(服务器容和内部服务器存储)组成，并形成集群能够并行处理大数据请求。在存储方面来看，这个开源项目的关键组成部分是Hadoop分布式文件系统(HDFS)，该系统具有跨集群中多个成员存储非常大文件的能力。HDFS通过创建多个数据块副本，然后将其分布在整个集群内的计算机节点，这提供了方便可靠极其快速的计算能力。

❺ javascript如何临时保存大量数据

建议死用数据库中的临时表,这个工作量对一个程序来说太大了

❻ 怎么实现大数据量文件的快速存储

//打开数据库
con.Open();
//读取数据
OdbcDataReader
reader
=
cmd.ExecuteReader();
//把数据加载到临时表
dt.Load(reader);
//在使用完毕之后，一定要关闭，要不然会出问题
reader.Close();

❼ 大数据学习路线是什么

主要分为 7 个阶段：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。

阶段一：学习入门知识

这一部分主要针对的是新手，在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。MySQL 是一个 DBMS（数据库管理系统），是最流行的关系型数据库管理系统（关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。

MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSQL），其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。

而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。

1、Linux 基础入门（新版）

2、Vim编辑器

3、Git 实战教程

4、MySQL 基础课程

5、MongoDB 基础教程

6、Redis基础教程

阶段二：Java基础

Java 是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。

Java 语言具有功能强大和简单易用两个特征，跨平台应用能力比 C、C++ 更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。最重要的一点是 Hadoop 是用 Java 编写的。

1、Java编程语言（新版）

2、Java进阶之设计模式

3、J2SE核心开发实战

4、JDK 核心 API

5、JDBC 入门教程

6、Java 8 新特性指南

阶段三：Scala基础

Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

1、Scala 开发教程

2、Scala 专题教程 - Case Class和模式匹配

3、Scala 专题教程 - 隐式变换和隐式参数

4、Scala 专题教程 - 抽象成员

5、Scala 专题教程 - Extractor

6、Scala 开发二十四点游戏

阶段四：Hadoop技术模块

Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选，但 Hadoop 一定是大数据必学内容。

1、Hadoop入门进阶课程

2、Hadoop部署及管理

3、HBASE 教程

4、Hadoop 分布式文件系统--导入和导出数据

5、使用 Flume 收集数据

阶段五：Hadoop项目实战

当然，学完理论就要进行动手实战了，Hadoop 项目实战可以帮助加深对内容的理解，并锻炼动手能力。

1、Hadoop 图处理--《hadoop应用框架》

阶段六：Spark技术模块

Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

1、Spark

2、x 快速入门教程

2、Spark 大数据动手实验

3、Spark 基础之 GraphX 图计算框架学习

4、Spark 基础之 DataFrame 基本概念学习

5、Spark 基础之 DataFrame 高阶应用技巧

6、Spark 基础之 Streaming 快速上手

7、Spark 基础之 SQL 快速上手

8、Spark 基础之使用机器学习库 MLlib

9、Spark 基础之 SparkR 快速上手

10、流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

11、使用 Spark 和 D3.js 分析航班大数据

阶段七：大数据项目实战

最后阶段提供了大数据实战项目，这是对常用技能的系统运用，例如使用常用的机器学习进行建模、分析和运算，这是成为大数据工程师过程中的重要一步。

1、Ebay 在线拍卖数据分析

2、流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

3、大数据带你挖掘打车的秘籍

4、Twitter数据情感分析

5、使用 Spark 进行流量日志分析

6、Spark流式计算电商商品关注度

7、Spark的模式挖掘-FPGrowth算法

(7)js大数据存储扩展阅读：

大数据技术的具体内容：

分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）

分布式程序设计（包含：Apache Pig或者Hive）

分布式文件系统（比如：Google GFS）

多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）

数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）

集成开发环境（比如：R-Studio）

程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）

调度协调架构工具（比如：Apache Aurora）

机器学习（常用的有Apache Mahout 或 H2O）

托管管理（比如：Apache Hadoop Benchmarking）

安全管理（常用的有Gateway）

大数据系统部署（可以看下Apache Ambari）

搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）

多种数据库的演变（MySQL/Memcached）

商业智能（大力推荐：Jaspersoft）

数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）

大数据处理算法（10大经典算法）



❽ 大数据的数据的存储方式是什么

大数据有效存储和管理大数据的三种方式：
1. 不断加密
任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此，许多公司感到很难感到安全，尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。
随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码，使用加密信息，只有收件人可以解码。如果没有其他的要求，则加密保护数据传输，增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
2. 仓库存储
大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而，有些报告指出了反对这种方法的论据，指出即使是最大的存储中心，大数据的指数增长也不再能维持。
然而，在某些情况下，企业可能会租用一个仓库来存储大量数据，在大数据超出的情况下，这是一个临时的解决方案，而LCP属性提供了一些很好的机会。毕竟，企业不会立即被大量的数据所淹没，因此，为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案，但并不是永久的成本承诺。
3. 备份服务 - 云端
当然，不可否认的是，大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴，并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。
因此，由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份，这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终，如果出现网络攻击，云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。

❾ js大数据量如何实现页面的局部渲染（不是局部刷新）--解决方法

把看到的区域当画布，创建足够能展现界面的Dom就够了。
比如一个屏幕的高度一般是800像素左右，假设一条记录占用的高度是20像素，我们只用创建40个对象即可。
接下来就是对这40个对象进行数据填充，通过滚动条调整填充数据的起始下标。
10W条记录，IE下有些卡
<style type="text/css">
.panel{
overflow:scroll;
width:200px;
height:80%;
}
.panel .scroll{
}
.item{
width:500px;
height:20px;
}
.odd{
background-color:#ccc;
}
.items{
overflow:hidden;
position:absolute;
}
.red{
color:red;
}
.green{
color:green;
}
</style>
<script>
window.console = window.console || { log: function() {} };

function absolutePoint(element) {
var result = [element.offsetLeft, element.offsetTop];
element = element.offsetParent;
while (element) {
result[0] += element.offsetLeft;
result[1] += element.offsetTop;
element = element.offsetParent;
}
return result;
}
function ListView(options){
options = options || {};

var self = this,
$C = function(tagName) { return document.createElement(tagName); }, // 创建节点
p,
height,
item_height, // 项高
view_count, // 可见项条数
parent = options.parent || document.body, // 容器
height, // 面板历史高度
div_panel = $C("div"),
div_scroll = $C("div"),
div_items = $C("div"),
div_items_list = [$C("div")],
freed = [div_panel, div_scroll, div_items]; // 可释放的对象

div_panel.className = "panel";
parent.appendChild(div_panel);

div_items.className = "items";
document.body.appendChild(div_items);

div_scroll.className = "scroll";
div_panel.appendChild(div_scroll);

div_panel.onscroll = function() {
doChange();
}
div_panel.onresize = function() {
doChange();
}

div_items_list[0].className = "item";
div_items.appendChild(div_items_list[0]);

div_scroll.style.width = div_items_list[0].clientWidth + "px";
item_height = div_items_list[0].clientHeight;

p = absolutePoint(div_panel);
with(div_items.style) {
left = p[0] + "px";
top = p[1] + "px";
width = div_panel.clientWidth;
height = div_panel.clientHeight;
}
/**
* 界面改变
*/
function doChange() {
if (!item_height) return;
var i, div;
if (height != div_panel.clientHeight) {
height = div_panel.clientHeight;
view_count = parseInt(height / item_height);
for (i = div_items_list.length; i < view_count; i++) {
div = $C("div");
div.className = "item" + (i % 2 == 0 ? "" : " odd");
div_items.appendChild(div);
div_items_list.push(div);
}
for (i = 0; i < div_items_list.length; i++) {
div_items_list[i].style.display = i < view_count ? "" : "none";
}
div_scroll.style.height = div_panel.clientHeight + options.count - view_count + "px";
console.log(["view_count", view_count]);
}
div_items.scrollLeft = div_panel.scrollLeft;
if (!options.ondrawitem) return;
i = Math.min(view_count, div_items_list.length);
while(i--) {
// 重新绘制
options.ondrawitem(i + div_panel.scrollTop, div_items_list[i]);
}
}

doChange();
this.doChange = doChange;
/**
* 释放Dom对象
*/
this.dispose = function() {
var i = freed.length;
while(i--) {
freed[i].parentNode.removeChild(freed[i]);
}
i = freed.length;
while(i--) {
div_items_list[i].parentNode.removeChild(div_items_list[i]);
}
}
}
function format(template, json) {
if (!json) return template;
return template && template.replace(/\$\{(.+?)\}/g, function() {
return json[arguments[1]];
})
}
window.onload = function() {
var i = 100000, data = new Array(i);
while(i--) {
data[i] = { index: i, random: Math.random(), key: (+new Date()).toString(36) };
}
var listview = new ListView({
count: data.length,
ondrawitem: function(i, div) {
div.innerHTML = format(" <em>${index} </em> <span class=\"red\">${random} </span> <span class=\"green\">${key} </span>", data[i]);
}
});
};
</script>