2020年要做的几件大事

2020年将成体系化技术输出

2019年全年“大数据技术与架构”累计发送文章304篇。 原创127篇,原创率41.8%。

技术方向包含了:

实时计算技术方向: Flink、Spark、Kafka等

离线计算技术方向: Hive、Hadoop、HDFS、Hbase等

语言基础技术方向: Java基础、并发、多线程、JVM、NIO、RPC等

其他技术方向: 数仓、数据湖、数据平台/中台等

面试题相关: 这个部分直接让大部分读者收益,Cover了几乎所有上述技术方向

《大数据技术与架构》没有满足于几个特定的框架,一个小众的方向,而是基于从一个数据开发人员从入门到未来进阶中可能会遇到的问题出发,将未来可能会用到的技术完全涵盖。 这么做的优点是覆盖面广

但是,中间一段时间过于追逐热点,大量发了实时数仓和数据平台建设的文章。年初Flink的开源,加上阿里社区的大力宣传,大家也都较为关注。

但是追逐热点的不足也很多,就是 不成体系

事实也证明了,大家看过太多的关于某某公司数据中台的建设架构,Flink等某个技术在实际应用中的亮眼表现。然而,太过高高在上高度汇总的会议PPT,对细节的过度屏蔽和过于频繁的版本迭代、大量的重构和方法废弃、不完善的大数据周边生态支持以及不够完美的版本平滑升级, 对一个公司的技术建设是极为不利的 。相信有很多小伙伴已经感受到了。

过于追逐热点并没有给大部分人带来实际的技术提升。开发人员首先应该关注自身技术实力,然后才能高屋建瓴的思考问题。

所以,2020年”大数据技术与架构”和几个热爱技术的读者小伙伴规划了几个技术输出内容:

1. 成体系的输出一套Flink从基础到高级的进阶教程;

2.Github上的《大数据成神之路》持续更新至少150篇精品文章;

3.体系化完善面试资料。

第一部分 成体系的输出一套Flink从基础到高级的进阶教程 这部分其实在19年”大数据技术与架构”做了一部分工作,输出了一套基础入门的教程。我个人认为社区在大力推广的同时忽略掉了一个基本的问题: 新手友好问题

有多少人看了几十篇云山雾罩的进阶文章,却连最基本的编程模型和异常处理都不会?

这让我想起了Dota和LOL,两个游戏在新手友好度上相差过多,Dota更好玩但入门 简直是地狱级别的 ,与此不同的是LOL首创了新手训练营等极其友好的入门内容。显而易见,二者现在的发展早已天差地别。

第二部分 Github上的《大数据成神之路》持续更新至少150篇精品文章 不知道有多少读者看过这个仓库:

https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData

2019年全年到昨天截止,这个仓库累计更新165篇文章,大纲如图所示。

目前有649个STAR。中间一段时间因为生病,停更了。

2020年这个仓库会继续更新,内容会涵盖但不限于以上内容的文章。 同时会开设优秀博客专栏,将我平时看到的优秀博客分门别类整理好,删掉边边角角的啰嗦内容,只保留精华。同时鼓励大家提交自己的merge request,共同建设。

这个仓库希望在未来建设一段时间后成为大数据领域内容最全,从入门到高级教程都有的仓库。 能成为大家梳理自己的知识体系,查询各种资源的首选仓库。

也希望这个仓库成为未来进入大数据这个行业的 新手村

第三部分 体系化完善面试资料 。2019年,”大数据技术与架构”共发出面试相关的文章近40篇。其中包含全网络第一份Flink面试题: Flink面试通关手册 全网被大量转载, 现在读者在网上搜到的面试题大部分都是基于此进行的扩展。

20年面试部分将是一个重点,”大数据技术与架构”会全网搜索数据方向(包含大数据框架、语言、后端等 ) 的面试题,并且进行更新。

以上的所有内容都非常欢迎大家的踊跃投稿和博客分享。

正如大大所说,2020只争朝夕,不负韶华。

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