大数据

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写程序软件处理用户量和数据量。用户量一大，并发量线程安全问题就会出现。软件一开始是   使用 C/S 的应用架构模式。客户端和服务器端通过互联网相互访问。Windows 的客户端软件通过 C++编写出来，不同的操作系统支持的客户端软件编写语言不一样。B/S 架构模式现在很受大众的欢迎，一台计算机的应用可携带内存空间有限，安装操作系统之后，推荐安装   适用的工具软件。

 

数据量多，处理起来的方案也很多。分布式的编程思想在编程界的应用十分广泛。Java 的大数据应用开发框架开源的有 Hadoop。实际的开发经验中没有使用经验，框架是分布式文件系统框架。分布式的管理文件，存储文件。

 

处理数据之后的任务是分析数据。数据分析，对数据的敏感性，统计分析。分析数据之后的   出的结果对上层的领导做决策有很大的参考帮助。

 

大数据的处理方式在开发中无处不在。分层开发，依赖注入。高内聚，低耦合。客户端层占   用内存较大的资源文件的处理，文件管理系统的上传和下载，图片资源的分布式管理存储系   统。Java 前端使用 HTML 标签结构化数据，采集之后不是直接传送到后台。JavaScript 接收数据，经过处理之后传递到后台的处理语言进行数据处理。JavaScript 并不是高效的数据处理语言，重量比较轻，对应的存储数据库也没有很多。事件响应机制，对客户端的快速响应   是它存在的特点。

 

Ngix 负载均衡，择优选择哪一台服务器提供服务。网关路由，分布式集群，微服务框架不断出现。分布式锁，分布式组件储存结构。分布式事务也是一种处理的解决思路，实现的产品   还有待开发。分布式文件系统，索引的使用，大量数据的处理一直在摸索中前进。互联网公   司的处理大数据经验更丰富，公布出来经过大量时间测试会上线。

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