在探讨大数据与前端开发哪个更难以掌握时，我们首先需要明确这两个领域的基本概念和技能要求。
一、大数据技术
1. 数据存储：大数据通常指的是处理速度极快的海量数据集，这要求开发者具备高效的数据存储解决方案，如分布式文件系统（如hadoop或spark），以及数据库系统（如nosql或relational）。
2. 数据处理：包括数据清洗、转换、归约等步骤，这些过程需要对数据进行复杂的计算和分析，以提取有价值的信息。
3. 数据分析：使用统计方法和机器学习算法来分析数据，从而发现模式和趋势。
4. 大数据框架：如apache hadoop、apache spark等，这些框架提供了处理大规模数据集的工具和库。
5. 大数据平台：如amazon s3、google cloud storage等，用于存储和管理数据。
6. 大数据工具：如elasticsearch、kibana等，用于数据管理和分析。
7. 大数据安全：保护数据免受未授权访问和攻击。
二、前端开发
1. html/css：构建网页的基础，包括页面布局、样式设计和响应式设计。
2. javascript：实现用户交互和逻辑功能的关键语言，包括dom操作、事件处理、异步编程等。
3. 框架：如react、vue.js、angular等，这些框架提供了构建复杂用户界面的工具和方法。
4. 状态管理：如redux、vuex等，用于管理应用的状态和数据。
5. 组件化：将代码拆分成独立的可重用的组件，提高开发效率和可维护性。
6. 测试：编写自动化测试用例以确保代码质量，并确保新功能的集成不会影响现有功能。
7. 性能优化：通过代码审查、性能监控和缓存等手段提高应用的性能。
8. 安全性：确保前端代码的安全性，防止跨站脚本攻击(xss)和其他安全漏洞。
9. 响应式设计：确保web应用在不同设备和屏幕尺寸上都能提供良好的用户体验。
三、技能要求比较
1. 技能深度：大数据领域需要深入了解数据结构、算法和编程范式，而前端开发则侧重于界面设计和用户体验。
2. 学习曲线：前端开发相对容易入门，因为它主要涉及基础的html/css和javascript知识，而大数据则需要更多的数学和编程知识，以及对特定技术的深入理解。
3. 应用领域：大数据更偏向于商业分析、科学研究等领域，而前端开发则更多地应用于网站和移动应用的开发。
4. 技术栈差异：大数据领域可能涉及到多种编程语言和工具，而前端开发则更专注于浏览器端的实现。
5. 持续学习：大数据领域需要不断学习和跟进最新的技术和工具，而前端开发则更多关注当前流行技术和框架。
综上所述，大数据和前端开发各有其特点和挑战。虽然两者都需要深厚的技术背景和实践能力，但大数据的技术难度和学习曲线可能会更高一些。然而，选择哪个领域取决于个人的兴趣、职业目标和长期规划。如果对数据分析和商业智能感兴趣，那么大数据可能是一个更好的选择；反之，如果对创建直观、吸引人的网页界面感兴趣，那么前端开发可能更适合你。
