spark支持go语言 你为什么从后端开发（JAVA/golang）转到大数据开发（Hadoop/Spark）？

你为什么从后端开发（JAVA/golang）转到大数据开发（Hadoop/Spark）？

这个问题有点难回答。作为过路人，试着回答。

无论是Java、go还是Hadoop spark，都没有本质的区别。它们都是针对特定业务场景的开发服务。

比如Java go主要用于业务开发，比如各种业务系统的后台，各种应用或者PC服务，比如淘宝。要解决的主要矛盾是实现业务需求，要提高规模。矛盾在于如何解决并发、流量、服务管理、容量扩展、存储和灾难恢复等问题。

Hadoop spark是为了解决大数据问题而产生的，解决问题的场景是围绕大数据的存储和计算而产生的。当业务规模不上来时，数据的存储和计算都不是问题，比如用户行为的统计、点击、用户分析等。这些大数据框架根本不需要。通常，一台机器就可以做到。如果一台机器可以做到这一点，它当然不需要多台机器分布式。

当业务规模扩大时，单台机器或。即使是多机的，没有这些大数据包，从头开始构建轮子也是不明智和经济的。例如，这家餐馆过去常常雇人洗碗。如果餐馆生意好一点，可以通过雇佣更多的人来做。经过发展，生意越来越好。研究发现，直接购买洗碗机或外包给洗碗机公司，效率更高，质量更好。我们的生意也一样。当我们扩大规模时，我们必须将这些Hadoop spark用于大数据。又快又好。

说了这么多，基本上是基于业务规模。与其无缘无故地转向，不如有转向的动力。

另一方面，对于个人来说，等待业务再次改变有点晚了。当技术出现时，它是对个人技术洞察力的一次巨大考验。毕竟，一个人的经验是有限的。选择一种天花板高、应用广泛的技术路线是非常重要的。提前学习布局。2010年，在Hadoop刚刚兴起的时候，如果你对Hadoop数字很熟悉，也很专业，比如成为Hadoop的提交者，那么毫无疑问，它一定是业界的一头大牛。阿里巴巴、百度和腾讯随意进入。所以你看，选择和努力一样重要。

一个是业务需求，另一个是个人技术见解和高级布局。hadoopspark在相当长的一段时间内一直是一种需求量很大的技术。然而，经过近10年的发展，大数据如今已经遍地开花。例如，弗林克有取代火花的倾向。

总之，我们应该向内看业务需要，向外看行业需要。

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