大数据可视化技术有哪些
前端界面中几种常见的大数据可视化技术，例如Highcharts、Echarts、Charts、D3，使用JavaScript结合HTML5中的Canvas和SvG 实现，能在pc和移动设备上运行且支持大多数主流浏览器，兼容性很好。
（1）Highcharts
开源但不完全免费的软件，非商业用途可免费使用，商业用途需授权，支付相关费用获得技术支持、图表定制服务以及VIP专属服务。
Highcharts主要优势在于:
1）兼容性高，可以在所有的移动设备及电脑上的浏览器（IE6 以上）中使用。
2）配置语法简单，所有配置都是JSON对象，易于读写和解析。
3）支持用户一键导出以及直接打印图表。
4）支持多坐标轴，同时对比多个数据。
（2）Echarts
开源的、免费的可视化库，功能丰富，涵盖各行业图标，可根据需求高度个性化定制。
ECharts全新4、0版本新特点:千万级数据可视化渲染能力、SVG + Canvas 双引擎动力更佳、数据样式分离及扁平配置让开发更便捷、首创无障碍访问支持、适配微信小程序和 ppt。
（3）Chart
由社区共同维护的开源项目，8种可视化展现形式，每种方式都具有动态效果并且可定制，支持所IE9以上浏览器。
Chart、js2、0版本的新增特点包括:
1）可以混合不同图表，以便在数据集之间提供清晰的视觉区分。
2）新增图表轴类型，轻松绘制各种复杂的图形。
3 ）改变数据、更新颜色和添加数据时，均有开箱即用动画效果。
（4）D3
动态的、交互式的、开源的在线数据可视化框架，无须任何
插件就能运行，可以与现有的Web技术无缝协作，可以操作文档对象模型的任何部分。
D3、js 的主要特点包括:
1）非常灵活简便，易于使用。
2）支持大量数据。
3 ）声明式编程以及代码的可重用性，简化了编写难度，提高了效率。
除了以上的前端技术，还有基于Java开发的图形技术，有更高的灵活多变性。
（5）Processing
Processing是基于Java开发的图形技术，一门开源编程语言，也是一个开发环境，同时支持Linux、Windows以及MacOSX三大平台，并且支持将图像导出成各种格式。
Processing编程语言类似于java和C，有编程基础用户上手容易，语法简单，大幅度降低学习门槛，使非程序员学习也不困难。目前为止，Processing 已经十分成熟，不仅支持Android应用的开发，也对web 方面提供了单独的开发工具。
Processing 对于生成和编辑图像的功能十分强大，包括矢量图与光栅图绘制、图像处理、色彩模式、鼠标和键盘时间、网络通信、以及面向对象式编程，声音还有三维文件的处理等，几乎可以绘制任何想要的图像。
大数据想要学好
标签：可视化,数据
