f********y
发帖数: 156 | 1 换工作中，一家基本就还是做我原来类似的，用C++做server后端; 另外一家可能进
Spark组，要重学Scala。学新语言倒不怕，夏天业余时间学了Swift，挺有意思的。
现在主要犹豫的是，Open source发展很快，今天Spark非常热，不知道过几年会咋样？
另外看起来DataBricks可能一直是这个圈子的leader, 在别的公司做Spark会不会变成
打酱油？
两家package都差不多，都是220k左右。求版上大侠们指点。（回头想俺这人生，走了
好多弯路，好多个关节点都没有高人指个路...） |
c*****o
发帖数: 1702 | |
t**r
发帖数: 3428 | 3 上spark。回头除了新的再上。
都是相通的。c++ server后端作1０年不还是那样 |
j*****8
发帖数: 3635 | |
f********y
发帖数: 156 | |
x***4
发帖数: 1815 | 6 spark组是做什么方向:ML，streaming还是什么别的？
【在 f********y 的大作中提到】
: 换工作中，一家基本就还是做我原来类似的，用C++做server后端; 另外一家可能进
: Spark组，要重学Scala。学新语言倒不怕，夏天业余时间学了Swift，挺有意思的。
: 现在主要犹豫的是，Open source发展很快，今天Spark非常热，不知道过几年会咋样？
: 另外看起来DataBricks可能一直是这个圈子的leader, 在别的公司做Spark会不会变成
: 打酱油？
: 两家package都差不多，都是220k左右。求版上大侠们指点。（回头想俺这人生，走了
: 好多弯路，好多个关节点都没有高人指个路...）
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h********3
发帖数: 2075 | 7 我觉得过早把自己的career绑住在某个产品并不是一个好事情。你应该一直把Spark当
作一个工具来用，而是看作自己的归宿。其实Spark没什么特别之处，你觉得好用拿来
用就行了。很多地方也不见得真的好用。
【在 f********y 的大作中提到】
: 换工作中，一家基本就还是做我原来类似的，用C++做server后端; 另外一家可能进
: Spark组，要重学Scala。学新语言倒不怕，夏天业余时间学了Swift，挺有意思的。
: 现在主要犹豫的是，Open source发展很快，今天Spark非常热，不知道过几年会咋样？
: 另外看起来DataBricks可能一直是这个圈子的leader, 在别的公司做Spark会不会变成
: 打酱油？
: 两家package都差不多，都是220k左右。求版上大侠们指点。（回头想俺这人生，走了
: 好多弯路，好多个关节点都没有高人指个路...）
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m***4
发帖数: 24 | 8 Spark right now : Hadoop couple years ago == Data Bricks : Cloudera
For Hadoop eco-system, current key players are.
Cloudera still private
MapR still private
Hortonwork so-so IPO |
d******e
发帖数: 2265 | 9 spark真没什么做头。
scala的精妙之处完全没有体现。
当然做做spark eco系统也许能优点显示度。
【在 f********y 的大作中提到】
: 换工作中，一家基本就还是做我原来类似的，用C++做server后端; 另外一家可能进
: Spark组，要重学Scala。学新语言倒不怕，夏天业余时间学了Swift，挺有意思的。
: 现在主要犹豫的是，Open source发展很快，今天Spark非常热，不知道过几年会咋样？
: 另外看起来DataBricks可能一直是这个圈子的leader, 在别的公司做Spark会不会变成
: 打酱油？
: 两家package都差不多，都是220k左右。求版上大侠们指点。（回头想俺这人生，走了
: 好多弯路，好多个关节点都没有高人指个路...）
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a****y
发帖数: 102 | 10 这是明白人
【在 h********3 的大作中提到】
: 我觉得过早把自己的career绑住在某个产品并不是一个好事情。你应该一直把Spark当
: 作一个工具来用，而是看作自己的归宿。其实Spark没什么特别之处，你觉得好用拿来
: 用就行了。很多地方也不见得真的好用。
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