Go语言现在的前景怎么样？我学过爪哇和金刚。Java已经使用了5年，我对Java的生态、工业语言和无数解决方案有着深刻的感受。无论是做互联网的开发还是做传统行业的开发，java开发总能解决很多问题。国内巨头阿里巴巴将java推向了极致。作为一种新的语音语言，golang简单的语法是前所未有的手难，他的生态也在慢慢开始改善，比如dockeretcdkubernetesTidb、beego甚至阿里巴巴都在中国推出了Dubbogo。今天头条、比力、滴滴等中国公司的技术堆栈已经逐渐从Java变成了golang。不是Java不好，而是golang非常简单。如果您开发一个包含20行代码的web应用程序，Java可能需要您了解完整的技术栈，比如spring引导栈，而golang只需要您了解httprouter。RPC框架的支持并不比Java好多少。去cicd领域完全是玩Java。毕竟，docker和kubernetes是由golang编写的，它们自然得到无缝支持。Golang的并发模型也领先于Java。Gorouting是为并发而生的，所以现在学习golang是一个很好的选择，但是golang也有它自己的优点它的缺点是项目管理和包依赖管理不如Java，通用支持也不是很好。与Java的生态相比，go的国内生态还很欠缺。另外，爪哇的就业比哥朗简单，因为差距很大，但哥朗的就业工资并不低于爪哇。因此，从语言的角度来看，golang优于Java，生态上低于Java，理论上比Java有着光明的前景，这要看国内的发展趋势，建议大家学习

目前，golang正处于大数据时代，而基于大数据的相关应用也处于落地应用的初级阶段。由于大数据研发人员人才缺口较大，整个IT行业从事大数据开发的研发人员薪酬相对较高。因为早期从事大数据开发的工程师往往受过高等教育（研究生以上），这也是薪酬较高的原因之一。

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在IT行业，技术人员的薪酬与其知识结构密切相关。对于掌握流行技术的开发者来说，薪水往往更好，这也是促进人才结构升级的一种方式。与大数据相关的研发工作往往对开发者有更多的要求（数学、统计学等），而从事与大数据相关的研发工作往往需要很长时间的积累，因此大数据人才的待遇相对较高。由于大数据产业的发展速度明显快于人才培养速度，未来大数据领域将长期面临人才短缺的问题，尤其是专业技术人才，这将在一定程度上进一步提升大数据开发岗位的薪酬水平。

Java程序员组是目前IT行业中一个相对较大的组。主要原因是Java语言具有广泛的应用场景和稳定的性能。无论是大规模的互联网应用还是中小规模的开发，Java都有丰富的解决方案。随着Java语言在大数据领域的广泛应用，许多Java程序员逐渐转向大数据领域。从目前行业的发展来看，选择大数据方向的Java程序员在待遇上往往有比较明显的提高。

最后，随着工业互联网的发展，未来大数据开发工程师的付出空间会更大，因此程序员学习大数据相关知识是很有必要的。

为什么有人说大数据工程师比Java程序员工资高50%？

你好，我是Advantech的技术总监。我们刚刚经历了从Java到golang的开发语言的演变。让我分享一下我们的经验，希望能对你有所帮助。

为什么我们要将Java转换为golang？

这与我们商业模式的转变有很大关系。前面的模型是用户购买自己的VM，我们的Java应用程序部署在上面。后来，我们开始构建自己的云平台。基于成本考虑，我们非常关注在云平台上运行的应用程序的CPU和内存开销。仔细想想，如果一个Java应用程序使用2G内存和1核CPU，如果有10个用户在我们的云平台上部署应用程序，需要20g内存和10核CPU；但是如果应用程序是用golang编写的，可能只需要512M内存和0.5核CPU，所以总体资源成本只有5core5g，大大节省了资源成本。（从公司的角度看，省的钱就是赚的钱）

因此，我们只关注高朗的性能优势，节省内存和CPU。我们并不否认Java的卓越之处。我们仍然在一些组件上使用Java。

事实上，十大编程语言中没有golang，Java仍然是排名第一的编程语言：

go在流行程度和使用量上都无法与Java相比：

因此，我的理解是，任何一种语言的选择都应该结合公司的经营战略和经营目标来考虑，而不是听从别人的建议，选择哪种语言比较流行。

希望对您有所帮助。

现在是不是越来越多的大公司在使用golang语言？为什么？

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Hadoopspark，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Javago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。

Hadoopspark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Hadoopspark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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