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难道 Java 已经过时了？

当一门技术已经存在许多年了，它可能会失去竞争力，而后黯然退场，默默地离开，这对大部分的人来说就已经算是过时了。

java

Java 于 1995 年正式上线，至今已经走过了 27 个年头，在众多编程技术里算是年龄比较大的语言。但就是这么一门大龄语言，到现在难道它就已经过时了吗？

事实上并非如此，Java 并没有成为历史，它仍然是当前最流行的编程语言之一，这让那些认为 Java 已经过时的人感到惊讶。根据 TIOBE 官方提供的排行榜，在今年五月份所有最流行的编程语言排行榜中， Java 语言排行第三。可见 Java 仍然是开发人员需求最大、使用最多、也是最喜爱的编程语言之一。

图片来源：TIOBE.com

到底是什么原因让这项有点老旧的技术仍然保持竞争力，成为业界内的常青树？

在最开始，Java 的新版本每年都会发布一次，这导致了一些开发人员处于不利的地位。在 2018 年，这种情况有了好转，当时决定新版本将以小迭代形式发布，确保 Java 在很长的一段时间内都有需求。

Java 社区现在因为新周期这个特点，成为了创新的最前沿。因为，现在的 Java 允许快速添加、测试和重新发布新功能。

自 Java 上线至今 27，Java 仍然还能做的很好，Java 程序员仍然很受欢迎，且在将来很长一段时间里会继续受到追捧。目前，超过 90% 的财富 500 强公司仍然依赖 Java 进行开发项目。

如今，在全球范围内，有超过 800 万 Java 开发人员，这意味着存在大量劳动力，可以让公司更容易找到或是雇用合格的 Java 程序员。

想不被淘汰，自然不能躺平，编程技术也是一样。尽管 Java 是一门成熟的技术，但是 Java 仍然紧跟着技术创新和软件的趋势。

根据相关数据和实际情况表明了，Java 在当今不同的项目中拥有着广泛的应用。例如，在软件开发、大数据、人工智能、区块链亿动、物联网和 Web 开发等众多领域的日常使用，证明了 Java 在未来很长的一段时间会继续存在。

以上就是本篇文章的全部内容。大家认为 Java 是会一直长久发展下去，还是某一天被新的语言取代？请在评论区留下你看法！关注w3cschool编程狮订阅更多IT资讯、技术干货 ~

Java语言到底适不适合去做大数据处理？

Java 语言在大数据处理领域中算的上是一个非常常见且合适的选择，Java语言拥有丰富的大数据处理框架和工具，例如常见的Hadoop、Spark、Flink 等，这些框架在设计时就考虑到了大数据处理的需求，为大数据场景提供了高效的分布式计算能力。

Java语言作为一种发展比较成熟的开发语言，拥有庞大的开发者社区群体，也就是说在遇到问题的时候，可以很容易找到解决方案。并且在性能方面，也是优于其他解释性语言，如Python语言等，虽然Java语言算不上是最顶尖的高性能语言，但是在一些在大数据处理场景中其性能表现是足够的。尤其是在需要进行复杂计算或需要处理大量数据的情况下，其性能表现也是非常突出的。

Java语言做到了“写一次，运行到处”程度，使得应用可以在不同的平台上无需修改代码就可以运行，这对于需要在不同环境中处理数据的大数据应用非常有利。

而且，Java的静态类型系统提供了在编译时捕获错误的能力，这样可以提高代码的可靠性和可维护性，这种操作在很多大数据处理场景中尤为重要。

同时，Java拥有成熟的开发工具链，包括了调试工具、性能分析工具和构建工具等。这些工具可以大大提高开发和维护大数据处理应用的效率。

当然除了考虑上面的特性之外，还需要考虑如下的一些内容。

• 学习曲线：与其他的编程语言相比较，Java 的学习曲线会很陡，也就是说难度较大，需要大量的时间来学习。
• 代码冗余：Java 代码通常比一些其他语言（如 Scala 或 Python）更冗长，可能导致开发效率较低。
• 内存管理：尽管 Java 拥有垃圾回收机制，但在处理大规模数据时，内存管理仍然可能成为一个挑战，需要谨慎设计和调优。

综合上面的描述，Java语言在大数据处理领域是具有着很大的争议的，尤其是在一些现有大数据框架成熟的情况下，但是具体使用哪种方式还是采用什么样的开发语言还是要根据实际的需求来进行选择。

Python作为和Java并列的大数据处理领域中常用的两种编程语言，它也有自己的优势和劣势。下面我们就来简单的分析一下。

Python 优势

Python语法相对来说简洁、易学和易使用，开发者可以快速编写和测试代码，可以显著加快开发速度特别适合原型开发和数据分析。

并且Python中还提供了各种的数据分析和处理库，常见的如下所示Pandas、NumPy、SciPy 等，在大数据处理方面也专门提供了一些处理库，如下所示，PySpark、Dask、Hadoop 的Python绑定等。

Python 在数据科学和机器学习领域非常流行，拥有大量的库和工具，如TensorFlow、scikit-learn、Keras等。数据科学生态系统非常丰富，可以方便地进行数据预处理、分析和建模。

Python 劣势

Python是解释性语言，通常比Java慢。在处理大规模数据时，性能可能成为瓶颈。由于 GIL（全局解释器锁）的存在，Python在多线程并行处理方面有一定限制。

Python的动态类型系统和垃圾回收机制可能导致较大的内存开销，在处理大规模数据时需要小心管理内存。

选择Python

如果项目侧重于数据分析、快速开发、数据科学和机器学习，Python 是一个很好的选择，尤其是开发周期较短或需要频繁迭代的项目。

选择Java

如果项目需要高性能、稳定性、企业级的大规模分布式计算，并且计划使用现有的大数据框架（如 Hadoop 和 Spark），Java 会更合适。

当然，最终选择哪种语言还需要考虑团队的技能和经验，以及具体的项目需求。需要根据实际的需求来选择合适的开发语言来进行开发

经验分享|程序员成功转行IC，我终于不用再吃“青春饭”

近期后台收到了一位同学的私信，转行IC后他的薪资涨了很多，这位同学之前是程序员，经过不断努力成功转行到IC后端。

我是西安一所普通的一本毕业，学的是自动化专业，大学跟大多数人一样过得浑浑噩噩，对自己的职业没有什么规划。毕业后就去了一家小公司当程序员，刚开始月薪六七千，西安这个城市工资其实普遍不是很高，加上租房的费用，真的攒不下什么钱，更别提靠自己买房了，没有什么存款，没车，没房，没有女朋友，加班是常态，这种感觉真的挺无力，在看网上人均年薪几十万+，就更焦虑了。

当我意识到我已经27岁了，我感觉不能再持续这个状态了，之前从同学那里了解到了他转行到了芯片设计，薪资也高，我也了解过一些这个行业，但一直没有具体的方向，也下不了决心，毕竟人都不太愿意跳出现有的状态。

其实程序员本质上讲，是一个需要动脑子的体力活，并且对公司的价值贡献，是线性的，做得多，拿得多，但不一定，个人起到的作用就越大。

技术的更替也很快，自己要不断学习迭代。年轻的血液不断涌现，当一群年轻人又有活力并且有创新的时候，这些“老人”又贵就不得不面临裁员的危机了。

当然这是普遍程序员都存在的问题，这也就是网上为什么都说程序员是吃青春饭的一个行业。其实大多程序员的方向就是要么晋升，要么转行。

首先是晋升争取成为管理层面的研发经理，进而到研发总监。再一个就是转行，但行业的选择一定要慎重，毕竟入错行花的代价太大了。

因为市场决定供需，IC行业的市场就像10年的IT行业，想必大家可以从政策的倾斜上也可以看出来，近几年国产芯片自给必然是一个趋势，不管是行业的前景，还是薪资待遇都是相当可观的。难的就是这个行业门槛高，学的东西也不简单，其实也能理解，毕竟高薪也不是那么好拿的。

IC行业的特性，流片成本相当之高，高到公司不愿意让新人去承担，而更愿意使用成熟工程师，所以IC行业的特性就是越老越吃香，因为经验非常重要，项目经验和资历越多，薪资越高。

人的黄金职场生涯基本上在15年左右，所以入行时机决定经济基础；

不知不觉已经转行一年了，目前薪资大概是月薪2W,15薪。我选择了后端设计，这个方向还是建议英语好，微电子、通信、计算机等相关专业本科及以上学历毕业的转。关于转行，我还是建议大家根据自己的学历和专业选择适合自己的的岗位，前端设计这个岗位薪资高，但是要求也很高，一般硕士以上还要有一定的基础，非科班就不建议了。

如果是小白，模拟版图这个岗位是非常友好的，一般本科相关就可以转，学习的东西也不是很难。当然如果你本来工作很好，还是建议你慎重考虑，能有一份好工作很难，这两年就业形势本来就不是很好。

正所谓拿多少钱干多少活，虽然IC行业的薪资较高，但随着市场的发展，企业对人才的要求也逐渐变高。

尤其是对于刚入行的小伙伴，一定不要被网上入门就年薪50万的消息冲昏头脑，一定要现实点。工资和技术、学历以及你的求职地区都是挂钩的。

说到最后，如果你有转行的想法的话一定要趁早，好转的那两年已经过去了，入行的朋友已经吃到了行业的红利。往后转行肯定要求会越来越高，前两年的行情可以定性为一个特定的时期的过热现象，而不是常态。

从去年开始，企业招人很看重有没有项目经验，所以大家一定要打牢基础知识，积攒一些项目经验，这样才能提升自己的竞争力。最后，祝愿大家在新的一年里都能找到自己喜欢的工作！

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