需要学习的软件开发技术

手机移动互联网和物联网的发展壮大，本机应用程序的开发仍然是目前市场开发的热点。尤其是在金融技术/银行，多媒体，游戏和其他对性能和界面有严格需求的行业。本机应用程序开发可提供增强的用户体验和强大的性能。由于移动应用变得越来越普遍，并且增强用户体验是企业的重中之重，因此主动式应用程序开发有望获得更大的吸引力。

渐进式Web应用

渐进式Web应用程序(Progressive Web App，PWA)是指可以在任何浏览器上执行的支持互联网的应用程序，通常它由服务器端脚本(Java、Golang，PHP，Node.js等)和客户端脚本(JavaScript和HTML)组成的。PWA和传统网站最明显区别是

网站更易于访问，而Web应用程序可以提供更广泛的功能和更高的性能。

WA的一些突出特征是：

• 进步：这些应用程序适用于每个用户，无论浏览器和位置如何。因此，无论使用哪种浏览器都没关系，PWA将起作用。
• 反应灵敏：PWA可以适合任何设备。无论是台式机，移动设备还是任何其他设备。
• PWA不依赖于连接性：PWA的最显著特征之一是它们可以在低质量的网络上工作，甚至可以在脱机状态下工作。

尽管有上述的完美设计和优点，渐进式Web应用程序当前仍处于起步阶段，预计渐进式Web应用程序开发将在2021年主导市场。

大数据计算：从Hadoop Map-Reduce到Apache Spark

之前大规模数据集计算架构主要基于Hadoop Map-Reduce，该架构有一些局限性，比如性能上、实时性上等。Apache Spark主要解决了Hadoop Map-Reduce的这些局限性。

rk与Hadoop相比，最大的不同是它在内存中的处理所有内容，并且可以将计算结果(中间结果)缓存起来而不用每次操作后都存储数据：

• MapReduce分步对数据处理：从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…
• Spark则是在内存中完成所有数据分析：从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，

由于处理数据的方式不同，Spark比MapReduce要快得多，Spark批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍，可以响应实时性的业务请求。

如果对数据处理时间需求性不大，则MapReduce的处理方式可以的。但是有很多业务，比如智能设备和传感器收集数据，日志监控等，则需要实时性处理，这时候就只能使用Spark了。

由于行业需求和其快速处理的优势，Spark迅速接管了分布式批处理作业，预计将在2021年，及更长时间内后统治行业大数据批处理的架构。

前端开发：Angular，React和Vue

（编辑：泉州站长网）

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