工作准备
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工作内容
岗位：web前端开发工程师
岗位职责：1参与大数据可视化平台研发；2参与大数据查询系统的研发；3能独立完成网站页面开发；4负责使用美观的组件将数据展示到前端；5偶尔参与后端，根据数据编写相应的接口；
任职要求：1大学本科统招，计算机、GIS（地理信息系统）等相关专业；2精通web前端、参与vue完整项目，拥有vue项目经验；3熟悉一门后端语言；4熟悉SQL语句。熟练使用关系型数据库以及空间数据库（如postgreSQL、postGIS）；5熟悉ES6，会echarts、mapbox；6大数据分析和可视化系统开发工作经验；
加分项：1有一定的大数据处理经验或相关智慧城市方向项目经验；2有一定的互联网数据爬虫经验；3有一定webGL开发能力，了解three.js等框架；4了解Spark数据存储、查询及Rdd操作；5具备大数据分析挖掘和数据建模能力，了解通用机器学习算法；6熟练使用ArcGIS、QGis等GIS软件；
补充说明
地理信息数字化技术
GIS
（Geographic Information System）又称地理信息系统 。结合地理学与地图学，是用于输入、存储、查询、分析和显示地理数据的计算机系统，可以分为五部分：人员、数据、硬件、软件、过程。与全球定位系统GPS、遥感RS合称3S。
在这基础上，还发展处数字地球、数字城市。
举个例子，高德地图就是一个GIS，车上的导航系统也是一个GIS。
GIS是复合型学科，包括数字化技术（输入地理数据，将数据转换为数字化形式的技术）、存储技术、空间分析技术、环境预测与模拟技术、可视化技术（用数字、图形、表格等形式显示，表达地理信息的技术）。这些技术的作用就是采集、存储、处理、分析、检索和显示空间数据。
开源的GIS软件：QGis；
给我的感觉就是存地理数据的数据库系统。最核心的三个点：收集数据（难点在于将地理数据转化为数字化数据）、存储数据（难点在于使存储的数据可编程）、可视化（将数据显示出来，美观、性能要基本达标）；
QGis
由Gary Sherman于2002年开始开发，并于2004年成为开源地理空间基金会的一个孵化项目，版本1.0于2009年1月发布。
以C++写成，GUI使用Qt库。推荐安装PostGIS、PostgreSQL。可以导入和显示PostGIS数据。
没用过，之后深入。
PostGIS
是一个开源程序，为对象-关系型数据库PostgreSQL提供了存储空间地理数据的支持，使PostgreSQL成为了一个空间数据库，能够进行空间数据管理、数量测试与几何拓扑分析。
PostGIS是一个重要的GIS基础软件，因为目前它是为数不多的开源空间数据库存储方案之一。有许多著名的GIS软件都使用PostGIS作为数据库后端。
作为GIS软件的数据库后端，提供空间地理数据。
PostgreSQL
是开源的对象-关系数据库数据库管理系统。和其他数据库系统类似，使用SQL语言来执行资料的查询。不过SQL数据以表格形式存储数据，不便于在面向对象编程中使用，PostgreSQL使用对象关系映射来解决这一问题。
给我的感觉就像SSM框架中的mybatis。网站后端一般是通过mysql存储数据，用mybatis进行对象关系映射，然后操作对象使用数据。这里的PostgreSQL就像mybatis，PostGIS就像mysql。
可视化技术
echarts
是一个使用JavaScript实现的开源可视化库。通过下载echarts.min.js用script标签引入来使用。浏览器端图表可以选择canvas或SVG渲染。
echarts生成图表的配置：创建HTML页面、为echarts准备一个具备高宽的DOM容器、使用json格式配置。
我习惯用菜鸟教程来简单了解这些库，它的官网教程在这
一个可视化的JavaScript库，主要用于图表显示。本质是canvas，可以参考源代码造轮子。
mapbox
是为许多公司的网站提供订制在线地图的大型供应商。自2010年起，该公司快速拓展了订制地图的市场地位。官网在这里
mapbox gl js 是一个JavaScript库，使用webGL，以vector tiles和mapbox styles为来源，将它们渲染成互动式地图。
一个专用于地图显示的JavaScript库，主要用于显示地图。本质是webGL
three.js
一个跨浏览器的脚本，使用JavaScript函数库或API在浏览器中创建和展示动画的三维计算机图形。three.js使用webGL，源代码托管在GitHub。官网在这里
本质是webGL。可以参考造轮子。
Vue.js Examples
example.vue：vue框架中的例子。
数据处理技术
Spark数据存储、查询及Rdd操作
参考博客：初识Spark、弹性分布式数据集(RDD)
Spark是一个开源的强大的分布式查询和处理引擎.他提供了MapReduce 的灵活性和可扩展性,但速度明显更高：当数据存储在内存中时,他比Hadoop快100倍,访问磁盘时高达10倍。
Spark允许用户读取、转换、聚合数据,还可以轻松地训练和部署复杂地统计模型.
pandas处理千万级以下的数据还是很快的，差不得一个G的数据量
如果追求更好的体验，就要用spark，pyspark可以满足需求，类似于sql语句的操作，主要应用的数据类型还是dataframe，处理方法和pandas类似，因为是集群处理，所以速度快，数据存储和读取都存在hadoop实现的hdfs上，主要文件形式，是csv文件
弹性分布式数据集(RDD)
RDD是Spark的最基本抽象，是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。
RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。
DataFrame也是分布式的数据集,但是DataFrame更像是一个传统的数据库里面的表，他除了数据之外还能够知道更多的信息，比如说列名、列值和列的属性，这一点就和hive很类似了，而且他也能够支持一些复杂的数据格式。从API应用的角度来说DataFrame提供的API他的层次更高，比RDD编程还要方便，学习的门槛更低。下面举个例子进行对比：
互联网数据爬虫
参考文章：网络爬虫
网络爬虫，又称网络机器人。是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
网页抓取策略可以分为深度优先、广度优先、最佳优先三种。深度优先在很多情况下会导致爬虫的trapped问题，常见的是广度优先和最佳优先。
网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。
爬虫的系统框架中，主过程由控制器、解析器、资源库三部分组成。控制器是网络爬虫的中央控制器，负责根据系统传过来的URL链接，分配线程给爬虫。解析器是网络爬虫的主要部分，负责下载网页，过滤抽象网页中的数据。资源库是存储网页中下载下来的数据记录的容器，如mysql。
数据分析技术
数据挖掘
参考博文：浅谈对数学建模，数据挖掘，数据分析和数据模型的区别
数据建模：数学的一个分支，根据实际问题来建立数学模型，对数学模型求解，根据结果去解决实际问题。用数学符号、公式等对实际课题本质属性进行刻画。需要灵活巧妙利用各种数学知识。
数据挖掘：从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统等方法实现。有名的案例是“尿布与啤酒”的故事。目前（2019年7月）最流行的挖掘算法有最大邻近值、决策树、paperank算法等；
数据分析：对数据结构的透视，是对挖掘数据的价值提升。
数据模型：对数据特征的抽象。
目前随着算法和计算机技术的不断提高，数据挖掘利用AI和统计分析的进步，将这两门学科致力于模式发现和预测。
通用机器学习算法
参考博文：学会这10种机器学习算法，你才算入门（附教程） - 知乎
线性回归算法、决策树、朴素贝叶斯、随机森林、降维算法。
学习说明
重点放在数据可视化部分。学习的技术栈有：vue.js（example.vue）、echarts、mapbox、three.js。本质是学习JavaScript，框架主要是为了提高效率，可以参照框架学习里面精华部分。参照echarts来学习canvas，参照three.js学习webGL。水平提高后，提高视觉体验，造轮子。
辅助了解QGis、PostGIS、PostgreSQL。还有后端部分。达到使用层次。
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