最近，我和一个朋友聊天。他们公司的规模相当大，但它并不。;不要使用Java。按理说，企业级微服务开发Java的轮子和生态已经足够好了，Java是首选。但是他们公司用Go，服务间调用用grpc，页面用普通http，第三方用restfulapi。因为没有接触过大型围棋项目，所以很好奇。对于服务治理、分布式事务、熔丝退化等一系列问题，是否有成熟的解决方案。，使用Go作为主要的后端语言，尤其是在大量微服务的情况下，相比Java真的有这么大的优势吗？还是只是为了技术而工作的技术人？
最重要的是gosdk小，更适合做分布式docker容器。java服务容器有几百兆，go容器有几十兆。
一种语言越容易使用，它通常意味着越没有前途。
最重要的是gosdk小，更适合做分布式
只有一个字可以解释:偏移。这个下标是用来表示离第一个元素的距离，不是给你一个数字。
有要求。
如果硬件通过Windows7或Windows8操作系统认证，在WindowsToGo下也能很好的工作。
不支持从运行WindowsRT的计算机上运行WindowsToGo工作区的方案。
不支持在Mac计算机上运行WindowsToGo工作区。
我从学习和就业两个方面来回答这个问题。
首先，从学习的角度来说，大数据开发对学习场景和实践场景的要求相对较高，对基础知识的要求相对较多。自学的话会遇到更多的障碍。
大数据开发有三个基本要求，一是熟练掌握一门编程语言，二是掌握大数据平台的使用，三是具备一定的场景知识。
目前大数据开发常用的编程语言有Java、Python、Scala、R、Go等。其中Java和Python会用的比较多，这两种编程语言也是典型的全场景编程语言。
大数据平台可以分为两类。一类是开源平台，如Hadoop、Spark等，就是典型代表。第一个平台的优势是开放，对硬件的要求不高，所以很多自学者会去开源平台学习。
另一种是商用大数据平台，具有易用性强的优势，对开发者和运维人员更友好，但这类平台往往是自学者无法接触到的，对硬件的要求也相对较高。
大数据开发一定不能脱离场景，不同的行业场景有不同的需求。所以在进入大数据开发领域之前，往往需要积累一定的行业场景知识，比如金融领域、电商领域、出行领域、政务领域等。这些领域都有很多大数据发展的需求。
相比大数据开发，Java开发对初学者和非计算机专业的人更友好。一方面涉及的知识量没有大数据开发多，另一方面对Java开发场景的要求不高，自学也能达到更好的学习效果。
掌握Java开发后，未来可以进一步向大数据领域发展，这个过程会相对容易。
从就业的角度来看，目前Java开发的岗位还是比较多的，人才需求的类型也更加多样化，控制方向的硕士生也有机会拿到大厂的offer。
最后，如果您有任何与计算机相关的问题，请随时与我交流。