最近，我和一個朋友聊天。他們公司的規模相當大，但它并不。;不要使用Java。按理說，企業級微服務開發Java的輪子和生態已經足夠好了，Java是首選。但是他們公司用Go，服務間調用用grpc，頁面用普通http，第三方用restfulapi。因為沒有接觸過大型圍棋項目，所以很好奇。對于服務治理、分布式事務、熔絲退化等一系列問題，是否有成熟的解決方案。，使用Go作為主要的后端語言，尤其是在大量微服務的情況下，相比Java真的有這么大的優勢嗎？還是只是為了技術而工作的技術人？

最重要的是gosdk小，更適合做分布式docker容器。java服務容器有幾百兆，go容器有幾十兆。

一種語言越容易使用，它通常意味著越沒有前途。

最重要的是gosdk小，更適合做分布式

只有一個字可以解釋:偏移。這個下標是用來表示離第一個元素的距離，不是給你一個數字。

有要求。

如果硬件通過Windows7或Windows8操作系統認證，在WindowsToGo下也能很好的工作。

不支持從運行WindowsRT的計算機上運行WindowsToGo工作區的方案。

不支持在Mac計算機上運行WindowsToGo工作區。

我從學習和就業兩個方面來回答這個問題。

首先，從學習的角度來說，大數據開發對學習場景和實踐場景的要求相對較高，對基礎知識的要求相對較多。自學的話會遇到更多的障礙。

大數據開發有三個基本要求，一是熟練掌握一門編程語言，二是掌握大數據平臺的使用，三是具備一定的場景知識。

目前大數據開發常用的編程語言有Java、Python、Scala、R、Go等。其中Java和Python會用的比較多，這兩種編程語言也是典型的全場景編程語言。

大數據平臺可以分為兩類。一類是開源平臺，如Hadoop、Spark等，就是典型代表。第一個平臺的優勢是開放，對硬件的要求不高，所以很多自學者會去開源平臺學習。

另一種是商用大數據平臺，具有易用性強的優勢，對開發者和運維人員更友好，但這類平臺往往是自學者無法接觸到的，對硬件的要求也相對較高。

大數據開發一定不能脫離場景，不同的行業場景有不同的需求。所以在進入大數據開發領域之前，往往需要積累一定的行業場景知識，比如金融領域、電商領域、出行領域、政務領域等。這些領域都有很多大數據發展的需求。

相比大數據開發，Java開發對初學者和非計算機專業的人更友好。一方面涉及的知識量沒有大數據開發多，另一方面對Java開發場景的要求不高，自學也能達到更好的學習效果。

掌握Java開發后，未來可以進一步向大數據領域發展，這個過程會相對容易。

從就業的角度來看，目前Java開發的崗位還是比較多的，人才需求的類型也更加多樣化，控制方向的碩士生也有機會拿到大廠的offer。

最后，如果您有任何與計算機相關的問題，請隨時與我交流。