这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第16天 大数据可视化核心问题 随着互联网技术的发展，尤其是移动互联技术的发展，网络空间的数据量呈现出爆炸式增长。如何从这些数据中快速获取自己想要的信息，并以一种直观、形象的方式展现出来？这就是大数据可视化要解决的核心问题。 数据可视化解释 数据可视化，最早可追溯到20世纪50年代，它是一门关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大，主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形图像处理、计算机视觉及用户界面，通过表达、建模，以及对立体、表面、属性及动画的显示，对数据加以可视化解释。 一.理论 数据可视化包含以下三部分： UI：用户界面： html页面，软件，图表 服务端程序： 负责接受处理UI界面发起的数据展示请求，处理请求，从数据库中摄取数据！ 将数据传输给UI界面，进行显示！ 数据库： 存储最新产生的数据（hdfs_to_mysql.sh 负责将ads的数据导出到mysql） 二、UI: 用户交互界面 专业的BI工具（superset,tebleau,powerBI） 前端制作页面（灵活） echarts(前端图表可视化库), excel   打开App   四 大数据可视化理论 大数据可视化原理 一.理论 数据可视化包含以下三部分： UI：用户界面： html页面，软件，图表 服务端程序： 负责接受处理UI界面发起的数据展示请求，处理请求，从数据库中摄取数据！ 将数据传输给UI界面，进行显示！ 数据库： 存储最新产生的数据（hdfs_to_mysql.sh 负责将ads的数据导出到mysql） 二、UI: 用户交互界面 专业的BI工具（superset,tebleau,powerBI） 前端制作页面（灵活） echarts(前端图表可视化库), excel 三、服务端程序： 专业的BI工具（内置服务端程序） springboot（自己开发） python php 四、数据库：（需要满足数据和性能的可靠性） mysql，oracle关系型数据库！ Nosql数据库： redis,mongdb… hive(不建议，特别慢)
