大屏踩坑，火花启蒙

踩坑经历

坑一：对大屏一无所知

刚开始做大屏的时候，我对大屏一无所知。什么是大屏？大屏有什么用？大屏怎么开发？这些问题我统统不知道。

为了搞清楚这些问题，我开始上网查资料，看博客，看视频。但是，这些资料大多都是一些理论性的东西，对实际开发帮助不大。

后来，我终于找到了一篇比较实用的文章。这篇文章介绍了如何使用 Apache ECharts 开发大屏。这篇文章写的非常好，我按照文章中的步骤一步一步地操作，终于做出了我的第一个大屏。

坑二：数据不一致

做完第一个大屏后，我信心大增。觉得自己已经掌握了大屏开发的窍门。于是，我开始着手开发第二个大屏。

这次，我选择了一个更复杂的数据源。数据源中的数据量很大，而且数据结构也很复杂。

在开发过程中，我遇到了一个问题。数据不一致。

我用 Python 从数据源中提取数据，然后用 ECharts 将数据可视化。但是，当我在 ECharts 中查看数据时，发现数据与我在 Python 中看到的數據不一致。

这个问题困扰了我很久。我反复检查代码，但还是没有找到问题所在。

最后，我终于发现了问题。原来，问题出在数据清洗上。

我在 Python 中对数据进行了清洗，但是我没有把清洗后的数据保存下来。当我在 ECharts 中查看数据时，ECharts 使用的是未清洗的数据。

这个问题解决后，我的大屏终于能够正常显示数据了。

坑三：性能太差

我的第二个大屏做好了，但是性能太差了。

大屏的数据量很大，而且数据结构也很复杂。在加载数据时，ECharts 需要花费很长时间。

为了解决这个问题，我做了两件事。

第一，我优化了数据清洗代码。我将数据清洗代码从 Python 移植到了 Spark SQL。Spark SQL 是一个分布式计算框架，它可以并行处理数据。使用 Spark SQL 可以大大提高数据清洗的速度。

第二，我优化了 ECharts 代码。我在 ECharts 代码中启用了 lazy load 功能。Lazy load 功能可以让 ECharts 在加载数据时只加载一部分数据。当用户滚动大屏时，ECharts 再加载剩下的数据。

这两件事做完后，我的大屏性能有了很大的提升。

坑四：用户体验差

我的第三个大屏做好了，但是用户体验很差。

大屏的数据量很大，而且数据结构也很复杂。用户在查看大屏时，需要花费很长时间来理解数据。

为了解决这个问题，我做了两件事。

第一，我简化了大屏的数据。我删除了不必要的数据，只保留了重要的数据。

第二，我重新设计了大屏的布局。我将数据分组，并使用不同的颜色来区分不同组的数据。这样，用户就可以更轻松地理解数据。

这两件事做完后，我的大屏用户体验有了很大的提升。

收获

在自服务大屏的开发过程中，我遇到了很多坑。但是，这些坑也让我学到了很多东西。从最初的对大屏一无所知，到最后能够独立完成一个大屏的开发，这其中的经历让我成长了很多。

我把这些坑记录下来，希望能够帮助到其他人，少走一些弯路。

除了这些坑之外，我还有一些收获。

收获一：掌握了大屏开发技术

我已经掌握了大屏开发技术。我知道如何使用 Apache ECharts 开发大屏，我知道如何优化 ECharts 代码，我知道如何简化数据，我知道如何重新设计大屏的布局。

收获二：学会了数据清洗

我学会了数据清洗。我知道如何使用 Spark SQL 清洗数据，我知道如何优化 Spark SQL 代码。

收获三：学会了数据分析

我学会了数据分析。我知道如何从数据中提取有价值的信息，我知道如何将数据可视化。

收获四：提升了我的沟通能力

在自服务大屏的开发过程中，我与产品经理、设计师、开发人员进行了多次沟通。我学会了如何与不同的人沟通，如何说服别人。

收获五：提升了我的抗压能力

在自服务大屏的开发过程中，我遇到了很多困难。但是，我没有放弃。我一次又一次地尝试，最终克服了困难。这让我提升了我的抗压能力。

总结

自服务大屏的开发是一个充满挑战的过程。但是，这也是一个很有趣的过程。在自服务大屏的开发过程中，我学到了很多东西。我掌握了大屏开发技术，学会了数据清洗，学会了数据分析，提升了我的沟通能力，提升了我的抗压能力。

我非常感谢自服务大屏项目给我这个机会，让我能够学习到这么多东西。我相信，这些东西将在我的职业生涯中发挥重要的作用。