前端和后端是什么

一、什么是前端开发？

1、前端概念

前端即网站前台部分，运行在PC端，移动端等浏览器上展现给用户浏览的网页。随着互联网技术的发展，HTML5，CSS3，前端框架的应用，跨平台响应式网页设计能够适应各种屏幕分辨率，完美的动效设计，给用户带来极高的用户体验。

2、前端特点

前端技术一般分为前端设计和前端开发，前端设计一般可以理解为网站的视觉设计，前端开发则是网站的前台代码实现，包括基本的HTML和CSS以及JavaScript/ajax，最新的高级版本HTML5、CSS3，以及SVG等。

3、前端主要技术：HTML、CSS、JavaScript

这三个是前端开发中最基本也是最必须的三个技能。前端的开发中，在页面的布局时，HTML将元素进行定义，CSS对展示的元素进行定位，再通过JavaScript实现相应的效果和交互。虽然表面看起来很简单，但这里面需要掌握的东西绝对不会少。在进行开发前，需要对这些概念弄清楚、弄明白，这样在开发的过程中才会得心应手。

（1）HTML

指的是超文本标记语言(HyperTextMarkupLanguage)，这个也是我们网页最常用普通的语言了，经历了多个版本的发展，已经发展到50版了，得力于W3C建立的标准和规范，已普遍升级到了XHTML，XHTML指可扩展超文本标签语言（EXtensibleHyperTextMarkupLanguage），XHTML于2000年的1月26日成为W3C标准，是更严格更纯净的HTML代码，XHTML的目标是取代HTML。XHTML与HTML401几乎是相同的，XHTML是作为一种XML应用被重新定义的HTML，是一个W3C标准。W3C将XHTML定义为最新的HTML版本。所有新的浏览器都支持XHTML。

（2）CSS

级联样式表（CascadingStyleSheet）简称“CSS”，通常又称为“风格样式表（StyleSheet）”，它是用来进行网页风格设计的。比如，如果想让链接字未点击时是蓝色的，当鼠标移上去后字变成红色的且有下划线，这就是一种风格。通过设立样式表，可以统一地控制HTML中各标志的显示属性。级联样式表可以使人更能有效地控制网页外观。使用级联样式表，可以扩充精确指定网页元素位置，外观以及创建特殊效果的能力。

（3）JavaScript

是一种由Netscape的LiveScript发展而来的原型化继承的面向对象的动态类型的区分大小写的客户端脚本语言，主要目的是为了解决服务器端语言，比如Perl，遗留的速度问题，为客户提供更流畅的浏览效果。当时服务端需要对数据进行验证，由于网络速度相当缓慢，只有288kbps，验证步骤浪费的时间太多。于是Netscape的浏览器Navigator加入了Javascript，提供了数据验证的基本功能。

二、什么是后端？

1、后端概念

多数后端开发人员从事于构建他们正在工作的应用程序背后的实际逻辑。前端开发人员构建用户界面，而后端开发人员编写代码，使其工作。后端开发人员写可使得按钮工作的代码，通过指出从数据库中提取哪些数据并将其传回到前端。后端开发人员也可能会大量参与系统架构，决定如何组织系统的逻辑，以便能够正常维护和运行。

可能会参与构建框架或系统架构，以便于更容易编写程序。后端开发人员比前端开发人员花费更多的时间在实现算法和解决问题上。通常前端开发工作更多的是关于创建用户界面和与之相关的内容，而不是实现实际的业务逻辑，使应用程序工作。

2、后端开发主要技术

前端开发人员需要知道一系列用于创建用户界面的工具，而后端开发人员通常使用的是一套完全不同的工具和技能，以便于高效地完成他们的工作。后端开发人员所需的一个重要技能与SQL和数据库有关。大多数后端系统需要连接到存储应用程序数据的数据库。

后端开发人员通常的工作是从数据库或其他数据源写入、读取和处理数据，因此拥有SQL等技能会非常重要。后端开发人员——至少对于Web开发——也需要擅长他们正在使用的技术栈的服务器端语言。

后端开发人员需要更多地了解应用程序架构，因为大多数情况下，后端开发人员需要去构建应用程序的体系结构和内部设计。一个好的后端开发人员得知道如何使用各种框架和库，如何将它们集成到应用程序中，以及如何构建代码和业务逻辑，用一种使系统更易于维护的方式。

前端用户可见的界面，网站前端页面就是网页的页面开发，前端的工作内容就是将美工设计的效果图的设计成浏览器可以运行的网页，并配合后端做网页的数据显示和交互等可视方面的工作内容；后端是指用户看不见的东西，通常是与前端工程师进行数据交互及网站数据的保存和读取，相对来说后端涉及到的逻辑代码比前端要多的多，后端考虑的是底层业务逻辑的实现，平台的稳定性与性能等。

软件开发后台（后端程序员）要跟数据库打交道，做数据的处理问题。

根据正在处理的应用程序的大小和范围，后台开发人员要做的事情有很大的不同。但总体来说工作于都是对应用程序中的业务逻辑，以及从前端提取和检索数据。

在Web开发世界中，后端开发人员从事于构建他们正在工作的应用程序背后的实际逻辑。

例如：前端开发人员在应用程序中创建一个界面，上面有一个按钮，按下按钮来获取客户的数据。后端开发人员写可使得按钮工作的代码，通过指出从数据库中提取哪些数据并将其传回到前端（并最终显示在那里）。

后端开发人员也会大量参与系统架构，决定如何组织系统的逻辑，以便能够正常维护和运行。需要参与构建框架或系统架构，以便于更容易编写程序。后端开发人员比前端开发人员花费更多的时间在实现算法和解决问题上。

扩展资料

软件后台开发的主要技术和技能举例（以java为例）：

1、后台框架部分，SpringMVC

SpringMVC基于Java实现了WebMVC设计模式，请求驱动类型的轻量级Web框架，即使用了MVC架构模式的思想，将Web层进行职责解耦；

2、数据持久层方面，MyBatis

MyBatis持久层框架支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis可以使用简单的XML或注解来配置和映射原生类型、接口和Java的POJO为数据库中的记录。

3、数据库层技术，jdbc

JDBC（java数据库连接）用于执行SQL语句的JavaAPI，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。

4、缓存技术，redis

Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

5、搜索引擎技术，基于Lucene的搜索服务器，提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口。是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。

一、前端开发

前端开发主要涉及网站和App，用户能够从浏览器上或App屏幕上看到的东西。简单地说，能够从浏览器上或App屏幕看到的东西都属于前端。

1、技能与工具

前端开发，就是要创造上面提到的网站面向用户的部分背后的代码，并通过建立框架，构建沉浸性的用户体验。为了实现这个目标，开发需要熟练运用下列语言、框架、工具库：

三大语言：HTML，CSS，和Javascript；

此外，掌握jQuery和LESS等工具库也很重要，它们能帮助开发者以更高效的方式编码；

很多前端开发岗也要求Ajax方法的使用经验，它可以帮助你使用Javascript在后台从服务器拉取数据，协助实现页面的动态加载。

使用这些技术，前端开发者能连接起网站设计者和后端开发者之间的桥梁。他们能提供用户体验方面的分析，构建模型和线框，给设计团队提出建议。他们能给后端编写的服务应用赋予生命，提升格调，营造美感。

二、后端开发

后端开发即“服务器端”开发，主要涉及软件系统”后端“的东西。比如，用于托管网站和App数据的服务器、放置在后端服务器与浏览器及App之间的中间件，它们都属于后端。简单地说，那些你在屏幕上看不到但又被用来为前端提供支持的东西就是后端。

1、技能与工具

为了让服务器、应用、数据库能够彼此交互，后端工程师需要具有如下技能：

用于应用构建的服务器端语言：PHP，Ruby，Python，Java，Net等;

数据相关工具：MySQL，Oracle，SQLServer等;

PHP框架：Zend，Symfony，CakePHP等;

版本控制工具：SVN，CVS，Git等;

还要熟练使用Linux作为开发和部署环境。

后端开发者使用这些工具编写干净、可移植、具有良好文档支持的代码来创建或更新Web应用。但在写代码之前，他们需要与客户沟通，了解其实际需求并转化为技术目标，制定最有效且精简的方案来进行实现。

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

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