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1、20182019中国开发者调查报告1. 第一章报告概述2. 第二章重要发现3. 第三章开发者现状分析4. 3.2软件开发者薪资状况分析5. 3.3软件开发者学习特点分析6. 3.4软件开发工具使用特点分析7. 3.5软件开发者大学毕业就业特点分析8. 第四章大数据技术应用现状分析9. 4.2企业处理数据及平台集群规模情况10. 4.3企业构建大数据平台所用技术情况11. 第五章企业使用云服务现状分析12. 5.2企业云平台部署特点13. 5.3企业构建云服务平台技术选型分析14. 第六章人工智能技术应用现状分析15. 6.2人工智能技术应用现状16. 6.3人工智能行业应用及展望17. 第七章
2、区块链技术应用现状分析18. 7.2区块链技术开发特点19. 73区块链应用前景展望20. 第八章物联网技术应用现状分析21. 8.2物联网技术开发现状22. 附录：中国城市线具体划分第一章报告概述1.1 背景和方法本报告是基于一年一度的CSDN软件开发者大调查数据分析结果形成的。CSDN最早从2004年开始针对中国软件开发者进行大规模调查，是迄今为止覆盖国内各类软件开发者人群数量最多，辐射地域、行业分布最广的调查活动。该调查旨在全面和深入地了解中国软件开发者群体整体现状、应用开发技术以及开发工具、平台的状况和发展趋势等，它是各相关行业了解中国软件开发者群体以及软件开发服务领域市场的重要参考资
3、料。2018-2019年中国软件开发者大调查针对软件开发技术、应用开发领域等方面对调查问卷进行了重新设计。本次调查具有以下特点： 调查内容一紧扣技术热点、把握知识趋势我们根据2018年的技术趋势和热点以及市场上出现的新产品、新技术，对调研选项进行了调整和补充，力求准确、及时地反映出未来中国软件开发技术发展变化趋势。 调查报告一提供定制方案服务、打造调研精品本次报告依旧在以往简版报告、完整报告分类基础上，提供定制报告分析服务。根据客户的需求，我们以调查的原始数据为基础，进行不同维度的数据交叉分析和专家点评，为企业客户制定市场及产品开发策略提供更有针对性的决策依据。 专家介入一行业资深团队、全面洞
4、悉业界本次大调查特别成立了专家顾问团队，针对调查中涉及的技术领域，特邀了相关领域的技术专家，共同参与调查项的设计并对报告中的部分数据进行专业点评。本次调查数据的获取采用大规模线上问卷数据调查和社区平台数据挖掘相结合的方式，除了利用CSDN自身平台资源之外，还联合部分合作伙伴渠道进行大力推广以增加数据采集的全面性，力求调查结果更加客观、准确。1.2 数据处理方法数据处理流程数据导入及变量定义,无效样本剔除数据分析及数据挖掘统计分析工具利用目前流行的大规模数据统计分析工具SPSS,根据分析目的采用了描述性统计、交叉分析等数据处理方法。1.3 样本处理方法本次调查采取样本有效性系统方法来保证样本的有
5、效性：包括重复填写问卷排除法、答题逻辑矛盾排除法、不完整问卷排除法等。1.4 特邀专家顾问（排名不分先后）开发平台及工具领域范怀宇前豌豆荚技术负责人，现轻芒联合创始人大数据领域毕洪宇前饿了么大数据平台总监云计算领域李明宇奥思数据创始人&CTO人工智能领域鲍捷文因互联CE0&联合创始人区块链领域孟岩CSDN副总裁、通正道捷首席架构师物联网领域刘洪峰叶帆科技创始人兼CEo教育领域钱兴会楚门智能数据学院创始人感谢以上专家对调查报告的指导与支持!第二章重要发现我们在本次调研过程中有如下主要发现：1 .30岁以下软件开发者人数占比超7成，全国近半数的开发者工作在一线城市 互联网、软件、IT服务三个技术领
6、域涵盖了国内64%以上的开发者 3140岁的开发者以工程师、高级工程师、架构师、项目经理、总监等职位居多 40岁以上的开发者从事架构设计岗位的比例最高，达到23% 全国有4成以上开发者月均收入过万，其中超6成来自一线城市 8成架构设计师月薪过万，其中超4成的架构师平均月薪超过2万元2 .软件开发者学习热情高涨，9成开发者通过技术媒体、技术社区、技术论坛等渠道了解行业最新动态、获取新知识超9成开发者计划通过学习新技术来提升自己的竞争力，6成开发者每周学习6小时以上超5成人员愿意为学习购买视频课程、图文课程38%的开发者未来半年有参加培训的计划，其中超过8成的开发者参加培训的预算来自个人3 .7成
7、开发者在使用JaVa语言，近6成开发者近期最想学Python语言 开发者的云/容器使用率仅15%,超6成开发者在使用NOtePad+文本编辑器 ECIiPSe是最受欢迎的IDE,jQuery、SPring是较受欢迎的FrameWOrk 在自动构建工具方面，MaVen较受欢迎，有4成开发者在使用4 .超7成软件开发者主要来自二本以上院校，超8成毕业于计算机与软件专业近7成开发者毕业前就找到工作，超过6成开发者未曾参加过针对大学生的就业培训学生就业情况良好，培训机构的学生就业也较乐观。78%的软件开发者所在公司招聘大学生，44%的开发者所在公司招聘培训机构的学生5 .大数据技术应用开始普及，但大数
8、据应用场景相对单一77%的企业在运用大数据技术目前61%的企业对大数据的应用更多地体现在统计分析、报表及数据可视化上Spark.RediS和Kafka正在成为企业大数据平台通用技术组件6 .86%的企业正在使用云服务，近8成企业利用云平台已经开发应用或正在开发应用安全是企业选择公有云服务时最大的顾虑，也是进行云技术相关开发时的最大问题企业在虚拟机、网络存储、负载均衡方面应用云计算较为普遍，使用率分别是61%、50%、42%基于DOCker或OPenStaCk是当前云平台部署的两种主流框架7 .区块链技术近两年刚刚兴起，27%开发者有应用或准备应用，66%开发者尚处于初步了解阶段，7%开发者完全
9、不了解，但是相比于2017年，这项技术被了解和关注的程度大幅度提高 比特币和以太坊是当前两种主流的区块链开发平台 近五成开发者看好区块链与大数据结合，近八成考虑1年内进入区块链行业 未来一年有79%的开发者会考虑进入区块链行业8.人工智能技术日益受到企业和市场的关注，应用前景广阔近4成开发者表示其技术领域正在尝试使用AI/机器学习/深度学习73%的开发者通过自学方式学习AI/机器学习/深度学习技术，47%开发者通过工作中实践、线上培训课程来学习Al技术9.物联网产业链上企业主要集中在智能设备环节，智能家居是物联网最大的应用领域 48%的开发者表示物联网正处于发展迅速阶段，39%表示刚起步 Wi
10、-Fi是应用最普遍的物联网通信技术第三章开发者现状分析3.1开发者基本特征我们将开发者根据年龄范围划分成三类，对不同年龄段开发者群体进行特征分析后呈现出如下特点：,30岁以下（77%）性 别：为89%教育评景：本科及以上78%地域分布：线城市48%当前职位：3040岁（20%）性 别：男93%致有背景：本科及以上85%地域分布：枝城市46%40岁以上（3%）性 别：男99%教育背景：本科及以上89%工程师J日经理/技术经理其他开发方向:JGfll 开发52%前缰开发 19%数据分析/修堀/ - 7% 测试 4%ITifiIS 3% 其他一 15%所第行业：互联网/软件/IT服务66%36%互取
11、网 软件 ITIK务当职位I 留级工程师:百胃偿理/技术经理 项目总监/技术总as 架构抑 CT0/CI0/用发副总/技术能总/总工程师 其他33%23%21% Ittn开发方向：后端开发i 29%柒构设计16%需求分析厅从经理11%前端开发9%数据分析/挖* *8/算法-8%IT运雉8S其他19%所及行业：互联网儆件/JT服务57%地域分布：校城市53%当前职位：:2潴北发副总/技术副总/总工程部开发方向架构设计网需求分析/产品姓理 散熟分析/论据/算法 14% 后.开发9ITigM 7 前端开发6% 其他9%所属行业：互联网儆件/ITJS务51%23%互联裨 软件 IT服务软件开发者基本特
12、征2018年2017年201弹2015年30岁及以下31-40 岁40岁以上% % %77%7878l73I软件开发者年龄占比对比不同工作方向的年龄分布2018-2019中国开发者调查报告女性开发者相对更多地集中在前端开发、测试及数据分析相关职位。从不同行业对云计算/大数据、人工智能、区块链等新技术的关注来看，银行、外包服务、交通/物流/运输等行业对大数据/云计算关注更多，电子技术/半导体/集成电路、教育/培训/学术/科研/院校、计算机硬件/网络设备等行业对人工智能的关注更多O20182019中国开发者调查报告不同行业软件开发者的工作方向分布3.2软件开发者薪资状况分析全国有48%以上开发者月
13、均收入过万，其中超6成来自一线城市月薪在8千元及以下的占32%, 8千至1万的占20%, 1-2万占36%, 2万以上占12%。软件开发者月薪分布201&2019中国开发者调查报告在一线城市（北京、上海、广州、深圳）中，月薪过万的软件开发者占比为63%,该比例远高于国内其它城市。对比2017年数据可以发现，在各级城市中，月入过万的软件开发者比重均有所提升。2018 年-2017 年在所有受访的月薪过万软件开发者中，来自一线城市的占63%,新一线城市和二线城市各占15%,其他城市合计仅占7%（城市划分详见附录）。男月薪过万开发者所在城市分布2018-2019中国开发者调查报告数据显示，男女软件开
14、发者薪资水平有一定的差异。在男性软件开发者中，月收入超过万元的占49%,而女性月入过万的仅38%。1万元以下1-2万元2万元以上32%62%不同性别开发者月薪对比201&2019中国开发者调查报告通过结合受教育程度和薪资水平的数据特点来看，学历越高的人群中，月薪2万元以上的局收入比例越局O201&2019中国开发者调查报告不同教育程度的软件开发者月薪分布近八成开发者本年度月薪增加幅度在3000元以内本次调研数据显示，近8成的开发者月薪增长数字在3000元以内，仅2成的开发者工资增长幅度达至J3OOO元及以上。3千元以L1-3千元1千元以内22%I36%I42%201&2019中国开发者调查报告
15、软件开发者月薪增长范围分布通信（设备/运营/增值）行业的软件开发者高收入人群比例最高通信（设备/运营/增值）行业的软件开发者高收入人群占比最高，62%的人群月薪超过1万元。网络游戏、互联网行业的月薪过万的高收入者比重也较高，占比为53%。通信（设备/运营/增值）网络流戊互联网/移动互联网/电子商务医疗/保健/美容/卫生年计算机硬牛/网络设备基金/证货做资交通/物流/礴电子技以半导加集银行教育/培Ull/学术/科研/院校翔腐体彦松化/哪计算机软件IT服务/系统集成辍政由公糠业俳营利联外包嗫广告公关筛臃广法展其他2018-2019中国开发者调查报告软件开发者不同行业的薪资范围分布从事软件架构设计岗
16、位的开发者8成月薪过万通过数据交叉对比分析发现，超8成架构设计师月薪过万，超4成的架构师平均月薪超过2万兀O从业年限在20年以上的人群超5成月薪过2万从业年限越长，收入越高。从业年限20年以上的人群中，52%收入在2万元以上。在从业年限6-10年的人群中，这一比例下降至34%,在3-5年从业年限的人群中，仅有10%。20年以上16-20年11-15年6-1阵3-5年1-3年 1万元以下 1-2万元 2万元以上1年以内周工作时长在51-60小时的人群中，近6成收入过万周工作时长在51-60小时的人群中，58%收入过万。周工作不足40小时的人群中，仅有36%的人收入过万。 1万元以下1-2万元 2
17、万元以上51-60小时70JBU61-70小时40-50小时不到40小时2018-2019中国开发者调查报告软件开发者不同周工作时长薪资范围分布3.3 软件开发者学习特点分析信息技术类网站是开发者了解行业动态和学习知识的主要渠道在本次调研中，92%的开发者会通过技术媒体、技术社区、技术论坛等网站了解行业最新动态、获取新知识，阅读技术类书籍也是开发者进行系统性学习的主要方式，占比56%。访问技术社区闸站/博客读书/技术杂志参加在线培训课程（音频、视频）微信/微博/APP参加技术会议参加线下培训课程56%47%42%27%14%92%2018-2019中国开发者调查报告软件开发者获取知识来源分布（
18、调查项为多选）超5成人员愿意为学习购买视频课程、图文课程24%的人群愿意通过购买图书杂志方式进行学习，17%愿意为线上视频课程付费，愿为线下培训付费的仅占15%。2018-2019中国开发者调查报告软件开发者愿意付费的学习方式分布（调查项为单选）超9成开发者计划通过学习新技术来提升自己的事业，6成开发者每周学习6小时以上超9成开发者计划通过学习新技术来提升自己的事业。近5成开发者愿意参与到开源社区项目中。62%的开发者每周学习6小时以上。201 &2019中国开发者调查报告 软件开发者每周学习时长201&2019中国开发者调查报告软件开发者计划提升事业的方式分布（调查项为多选）38%的开发者未
19、来半年有培训计划，超过8成的开发者参加培训的预算来自个人38%的开发者未来半年有培训计划。超过8成的开发者参加培训的预算来自个人，来自公司的仅占15%。2018-2019中国开发者调查报告 开发者参加培训的预算来源2018-2019中国开发者调查报告软件开发者未来6个月是否有培训计划时长越短的线上培训越受欢迎，较受欢迎的线上培训服务为讲师实时答疑时长越短的线上培训越受欢迎，500元以下且周期1个月以内的线上培训接受率超过5成。63%的开发者倾向于线上培训的讲师实时答疑服务。2018-2019中国开发者调查报告开发者可接受的线上培训类型（调查项为多选）2018-2019中国开发者调查报告 吸引开
20、发者线上培训服务（调查项为多选）开发者最感兴趣的培训方向是人工智能、大数据/云计算58%的开发者对人工智能培训方向感兴趣，50%对大数据/云计算感兴趣。201&2019中国开发者调查报告开发者最感兴趣的培训方向（调查项为多选）【顾问点评】：可以看到2015年至2016年，企业运用大数据技术开发应用的比例仅有24%,而到了2017年至2018年有78%的企业正在应用大数据技术，达到了50%的增加，我们可以说大数据已经深入了广大企业内部。而对于大数据平台来讲，在2018年有40%的企业选择基于私有云平台进行部署，这意味着与云融合，是以后大数据技术的趋势。而对于大数据团队的规模来讲，一般在30人左右
21、，说明大数据团队在整个IT团队中的比例应该占至J5%-1O%之间，这表明大数据团队已经逐渐成为企业IT部门中非常重要的一个环节，按照阿里中台战略，可以预见的是，未来AI、BL数据中心，可能都会统一到大数据团队，大数据团队会与数据一样，成为企业核心的驱动力。所以对于该行业从业者来讲，未来无论是薪酬还是地位都会逐渐地提高，整体呈一个上升趋势。而在企业大数据应用类型中，统计分析、报表、用户画像、个性化推荐等己经是大数据应用中的主力，这个原因值得推敲，从我个人的经验来看，这一切的核心要素是因为企业正在逐渐面向以客户为中心的转型中，希望通过数据更好的了解客户，更好的为客户服务，进而提升企业的收入，品牌形
22、象等。所以作为大数据从业者，应该加强用户画像建模，个性化推荐等应用的学习与研发能力。从企业的大数据集群规模来看，80%集中在500节点以下，一般情况，这样规模的集群，需要310名维护人员，这意味着，大数据维护人员的数量在整个企业内部的人不是特别多，主要多的还是数据应用开发。所以相对来讲，从事开发工作会更好的接触业务，更有利于自身的发展。而从技能工具的角度来看，SPark正在成为主流的技术，ElaStiCSearCh技术也正在受关注，在SPark中，因为主要是开发数据分析应用，SParkSQL与PySPark会应用比较多，因为我们开发机器学习组件主要是Pylhon语言，所以与SPark结合的组件
23、主要是PySPark,那么对于学习者来讲，应该加大学习这两项技术，同时结合消息中间件，例如Redis,Kafka目前是主流的中间件技术，主要是因为大数据处理的数据，日志居多，使用Kafka比较适合，同时大数据需要存储很多中间结果为前台调用，例如我们在实现推荐系统的时候，需要保存针对每个用户的推荐内容，那么RediS缓存是不二选择。而从整体的变化来讲，大数据人才缺乏，大数据应用落地困难，更重视数据分析挖掘、建模，注重实时化，已经成为了大数据新的发展趋势，我们也可以相信，大数据会在企业里面应用越来越广泛。对于大数据相关技术的学习者来讲，我们可以看到视频+图文教程，购买图书/杂志，线上视频课程，已经
24、基本得到了知识付费者认可，因为目前生活节奏变快，导致大家无法按照固定的学习时间进行学习，所以通过视频等方式，具有非常好的便捷性。课程的价格在IOoo以下，时间1-2个月也是主流。面对线上学习这种特点，其实对于课程设计人员提出了更高的要求。课程开发人员，需要将课程知识点，做的足够细，而且由于线上的特点，需要有完整的闭环反馈，视频课程+问答+知识点回顾+知识点评估，做到更细小的闭环课程，才能提升课程体验，这就需要引入更多实战经验讲师与课程设计师，共同完成课程的设计，需要投入更多研发精力。在服务方面，讲师，助教的服务是线上必备的服务，从整体来看服务依然是线上课程重点。顾问简介：钱兴会，楚门智能数据学
25、院创始人、Ck)Udera认证管理员及讲师、原阿里巴巴数据平台研发工程师，算法研发工程师、原联想集团电商数据平台架构师。8年大数据平台研发经验，咨询经验，为多家企业提供大数据咨询业务。涉及电信，银行，电力等多个行业。搭建大数据集群超过2000节点。擅长SPark平台研发与优化，实时计算应用平台架构设计与研发。搭建过超200节点的SPark集群。2018-2019中国开发者调查报告 开发者最常用的开发语言（调查项为多选）Python JavaRGo C/C+ + JavaScript KotlinC#PHP HTML Scala PL/SQL Type Script Swift MATLABLu
26、aASP/ASP.NET Ruby CSS Objective-C 其他2018-2019中国开发者调查报告 开发者想学的开发语言（调查项为多选）3.4 软件开发工具使用特点分析7成开发者在使用JaVa语言，近6成开发者近期最想学Python语言JavaR和JaVaSCriPt成为开发者使用最多的编程语言，PythOn是开发者近期最想学的开发语言，其次是JaVa和R,占比分别为35%和26%。58%35%26%17%15%14%8%6%6%5%5%5%4%4%3%3%3%2%2%2%7%6成以上开发者在使用WilKioWS操作系统，66%的开发者在使用MySQL数据库65%开发者在使用Wind
27、oWS操作系统，20%在使用LinUX操作系统，66%的开发者在使用MySQL数据库，29%的在使用Oraele数据库。2018-2019中国开发者调查报告 开发者正在使用的操作系统2018-2019中国开发者调查报告开发者正在使用的数据库(调查项为多选)开发者的云/容器使用率仅15%,超6成开发者在使用NotePad+文本编辑器开发者的云/容器使用率不高，使用最普遍的DOCker(SWarm)普及率也仅15%。在文本编辑器方面，NOtePad+较为流行，65%的开发者使用了NOtePad+,其次是SUblimeText,32%的开发者在使用。Docker(Swarm) AWSOpenstac
28、kAzureKubernetesGoogle App.Cloud Foundry CIoudBees OpenShiftMesos Heroku5%Notepad + +65%-Sublime Text32%-Visual Studio Code30%Vi/Vim21%UItraEdit20%Source Insight6%Gedit6%AtomI 6%jEdit3%Coda2%Emacs2%其他 9%2018-2019中国开发者调查报告 开发者正使用的云/容器（调查项为多选）2018-2019中国开发者调查报告 开发者使用的文本编辑器（调查项为多选）ECIiPSe是最受欢迎的IDE,jQue
29、ry、SPringFrameWOrk是较受欢迎的FrameWorkECIiPSe是最受欢迎的IDE,有42%的开发者在使用。FrameWOrk方面，jQuery较受欢迎,37%开发者在使用。Django7%TensorFIowReact NativeReact Framework6%3%3%CakePHP 2%其他17%2018-2019中国开发者调查报告开发者正在使用的正在使用的IDES （调查项为多选）20182019中国开发者调查报告开发者正在使用的FrameWOrkS （调查项为多选）4成开发者在使用MaVen在自动构建工具方面，MaVen较受欢迎，有44%开发者在使用。_2了1=二不
30、使用o%Leiningen 3%2018-2019中国开发者调查报告开发者正在使用的自动构建工具（调查项为多选）3.5 软件开发者大学毕业就业特点分析超7成软件开发者主要来自二本以上院校，超八成毕业于计算机与软件专业来自二本院校的开发者占33%,来自985/211、一本院校的分别占21%、18%。从专业来看，来自计算机科学与技术专.业的最多，占58%,其次是软件工程专业，占28%。20182019中国开发者调直报告 开发者毕业的院校分布2018-2019中国开发者调查报告 开发者毕业的专业分布2018-2019中国开发者调查报告开发者是否参加过针对大学生的就业培训近7成开发者毕业前就找到工作，
31、超过6成开发者未曾参加过针对大学生的就业培训毕业后三个月找到工作的仅占22%,而毕业后6个月找到工作的仅占7%。大学生就业培训目前普及率还较低，超过6成开发者没有参加过针对大学生的就业培训。2018-2019中国开发者调查报告开发者毕业后找到工作的时间分布大学生就业情况良好，培训机构的学生就业也较乐观，64%第一份工作月收入低于5千元从就业情况来看，78%的软件开发者所在公司招聘大学生，44%的开发者所在公司招聘培训机构的学生。2018-2019中国开发者调查报告开发者所在公司是否招聘培训机构的学生64%的开发者第一份工作月收入在5千元以下，25%的在5-8千元，仅有11%的开发者第一份工作月
32、收入超过8千元。20182019中国开发者调查报告开发者毕业后第一份工作月收入【顾问点评】：近些年，编程语言流行度的变化其实不大。多年以来，JaVa一直都是最常用的语言，一方面是因为JaVa可以用在前后端开发，具有很好的普适性；另一方面，也是因为JVM虚拟机和JaVa生态的完善。在前端开发上，Kotlin等JVM上的其他语言表现非常优异，和现有的JaVa类库也可以无缝兼容，会逐步在很多场景下取代Java。不过，在服务端开发上，JaVa依然是最平衡的选择。JaVa的Web框架经过千锤百炼已经可以支撑足够大的并发，JVM经过长年优化性能表现也非常出众，而JaVa的各种类库、统一的编程模型、丰富的人
33、才储备，可以满足各种场景的诉求。从未来趋势来看，JaVa语言持续在优化，随着Java8的进一步普及，JaVa在易用性上也变得越来越好，可以预见，其在未来也依然是最重要的后端开发语言，是开发者的必修课。和去年相比，最大的变化是Go。GO本身具有非常好的语言特性，可以直接被编译成机器码，具有更好的执行性能，又比C/C+这类传统语言更天生支持并发，更容易的管理内存。随着这些年越来越多的项目实践，Go不论是普及度还是期望度上，都有进一步的提升。在服务端开发中，总会有需要更高处理性能的场景，此时，Go逐步取代C+,成了一个重要选型。此外，Python依然是最期望被学习的语言，这毫无疑问和人工智能被高度关
34、注有密切联系。从语言层面看，Python非常适合做数据处理，也拥有很多机器学习相关的库，TenSoWFk)W等机器学为框架也使用PythOn做胶水，使得Python成为机器学习必修课。R被广泛应用，也和数据相关。在数据规模不大的前提下，基于R来做业务数据的分析可谓是非常的便捷，不仅专业的开发人员可以使用，对于非开发人员而言也十分友好，因此在实践中也使用颇多。虽然，WindoWS开发的重要性持续下降，但作为操作系统，WindOWS依然是最流行的，也是最多开发者在使用的。MaC虽然是良好的AndrOid、iOS、服务端的开发机，但由于价格因素，很难成为主流。近些年，虽然有很多新型的数据库项目，但离
35、普及还依然有距离，MySQL、Redis、HBaSe等老牌数据库依然是最佳选择。从趋势看，越来越多的开发者不会再选择自行部署和运维数据库，直接使用各家云服务提供的中间件会更成为主流。Doeker等容器还是持续普及中，和去年相比，普及度进一步提升。容器在保障性能的前提下，提供了极大的弹性，这对于很多公司的业务而言都是极其重要的事情。随着各种云服务对容器支持的进一步增强，毫无疑问，基于容器的服务部署，还会更为流行。而随着编程语言的极大丰富，代码编辑器的趋势也会向着更加通用来发展。当程序员在不同编程语言间切换的时候，如果哪家编辑器提供的体验更好，那么哪家编辑器就会更为流行。从FrameWork的变化
36、趋势来看，VUeJs进一步普及，这代表了开发模式的变更，对于Web开发而言，整体的思路会和原生APP进一步趋同，前后端分离，前端可以更为灵活地处理交互细节，提供更好的产品体验。而NOdeJs被广泛用在前后端一体的服务开发下，很多全栈工程师会选择NodejS做业务服务。从实践来看，NOdejS在更高性能的服务场景下还不够稳定，更合适的场景是用来做中间层，封装更适合前端需求的APIs,提升开发效率。而在FrameWOrk的榜单中，我们看到了TenSOrFIow。随着算力、机器学习算法的持续改进，机器学习相关的技术被用到了推荐、广告、视觉等越来越多的领域，变成了一个基础模块。而以TenSOWFk)W
37、为代表的机器学习框架，极大地降低了学习和使用机器学习算法的成本，使得越来越多的开发者可以参与其中。可以预期，在未来的几年，以TenSOrFk)W为代表的机器学习框架会进一步普及，成为后端开发者的基础课。构建工具本质上和编程语言息息相关，Java是最流行的语言，MaVen就会是最普及的构建工具。顾问简介：范怀宇，毕业于清华大学，前豌豆荚技术负责人，现轻芒联合创始人，专注于移动开发十余年，曾出版图书Android开发精要。第四章大数据技术应用现状分析4.1 企业大数据平台构建及应用情况有77%的企业在运用大数据技术进行应用开发本次调研数据显示，77%企业在进行大数据相关的开发和应用，这比例与201
38、7年基本持平。2018-2019中国开发者调查报告从事大数据开发和应用的企业占比私有云部署解决方案是企业构建大数据平台的主要方式本次调研数据显示，随着云计算技术的成熟及广泛应用和出于对数据安全性的考虑，2018年有44%企业选择私有云解决方案来部署大数据应用，34%的企业选择自主研发。2016年 2017年 2018年20182019中国开发者调查报告企业大数据平台构建方式分布78%企业大数据团队规模在30人以下,52%企业数据消费团队规模小于20人企业大数据团队规模集中在30人以下, 企业数据消费者（分析师，产品经理,占比为78%,其中10人以下规模的团队占比63%。算法工程师，运营，管理层
39、）的规模在50人以下的企业大数据团队规模占72%,52%的企业数据消费团队规模在20人以下。201&2019中国开发者调查报告企业数据消费者团队规模61%的开发者表示应用大数据实现了更智能的决策实现了更智能的决策提升了运营效率增强生产能力 创造了新的业务收入 提升了客户满意度 能够更好地管理风险其他2018-2019中国开发者调查报告 应用大数据带来的效果（调查项为多选）61%的开发者表示应用大数据实现了更智能的决策，55%的开发者表示提升了运营效率。产品或运营决策大部分依赖A/B测试方面，50%的开发者表示不详，28%的开发者表示依赖A/B测试。2018-2019中国开发者调查报告产品或运营
40、决策是否依赖A/B测试如何做大数据应用规划是影响企业大数据应用落地最大障碍大数据所蕴含的价值已经毋庸置疑，如何做大数据应用规划是困扰大数据技术发展的最大问题。企业内部也没有可以胜任这方面工作的人才，本次调研数据也说明，大数据人才的缺乏是企业构建大数据应用时遇到的普遍问题之一。2018-2019中国开发者调查报告企业构建大数据平台面临的问题（调查项为多选）大数据技术应用场景逐渐多元化，以数据分析及可视化最为普遍本次调查发现企业大数据应用场景相对单一，目前大部分企业对大数据的应用更多的体现在统计分析、报表及数据可视化上，占比为61%。用户画像建模、个性化推荐与精准营销、机器或设备数据实时监控、告警
41、与运维管理次之，分别占34%、32%。201 &2019中国开发者调查报告企业大数据应用的业务场景分布（调查项为多选）4.2 企业处理数据及平台集群规模情况日志数据是企业大数据平台处理的主要数据类型企业数据主要来源于企业内部的日志数据，主要包括系统日志和用户行为日志。在本次调研中，企业数据来自内部应用及系统日志数据的占58%,来自供应商或合作伙伴提供数据的占34%。2018-2019中国开发者调查报告企业数据来源分布（调查项为多选）超6成的企业日均处理数据规模在IoTB以下调研数据显示，40%的企业日均处理数据规模在ITB以下，在I-IOTB的企业仅占26%,在IOTB以上的仅占15%。201
42、&2019中国开发者调查报告企业大数据平台日均处理数据量50%企业大数据平台的集群规模在20个节点以上本次调研中50%的企业大数据平台集群规模拥有20个节点以上，其中4%的企业集群规模在5000个节点以上。企业大数据平台集群规模2018-2019中国开发者调查报告4.3 企业构建大数据平台所用技术情况仅19%企业使用商业发行版HadOOP版本搭建数据平台25%的企业未使用HadOOP搭建数据平台，使用社区正式发行版的占34%,而使用商业发行版的仅占19%,内部自主研发版本的占14%。社区正式发行版本,34%商业发行版,19%内部自主研发版本,14%其他：,8%2018-2019中国开发者调查报
43、告企业使用HadooP搭建大数据平台情况在使用HadooP商业版本中的开发者中，AmazonWebServicesClouderaManager使用率最高，分别有54%、46%的开发者在使用。HaeI。P商业版使用情况2018-2019中国开发者调查报告SPark是企业大数据平台最普遍的组件APaCheSPark是一个处理大规模数据的快速通用引擎，它可以独立运行，也可以在HadOop、Mesos云端运行，它可以访问各种数据源包括HDFS、CassandraHBaSe和S3,可以提升HadOoP集群中的应用在内存和磁盘上的运行速度。SPark生态系统中除了核心API之外，还包括其他附加库，可以为
44、大数据分析和机器学习领域提供更多的能力。本次调研中，SPark是使用最普遍的大数据平台组件，使用率达到45%,而MaPRedUCe使用率仅为23%。分布式文件系统HDFS作为核心组件之一，使用率也达到了38%。企业对大数据平台应用最多的场景是统计分析、报表生成及数据可视化，30%企业使用ELK(ElasticSearch+Logstash+Kibana)实时日志分析平台。20182019中国开发者调查报告企业大数据平台包含组件分布(调查项为多选)SPark组件中使用SParkSQL和PySPark最多SPark组件中，SParkSQL处理速度快并且能够和HiVe完全兼容，以57%的使用率排在使
45、用SPark组件首位。PySPark、Streaming使用率分别为27%、26%。201&2019中国开发者调查报告SPark组件使用情况（调查项为多选）RediS和Kafka是最普遍使用的消息队列和数据采集技术组件消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用解耦、异步处理、流量削峰、消息通讯等问题。RediS使用最为普遍，占41%,Kafka占比为32%。2018-2019中国开发者调查报告数据收集和消息处理方式使用情况（调查项为多选）【顾问点评】：参与调查问卷的开发者中，进行大数据技术研发与应用的企业占比依旧近8成；大数据团队的规模依旧有近7成不到10人（注：这个比例在16年是49%）,同时80%以上的企业集群规模在100个节点以下，近7成企业日均处理数据规模小于IOTB。基于以上的“不变”来看，企业构建大数据平台的方式”基于私有云部署的解决方案依旧占比最高一，略有提升，而自主研发的占比保持不变”就比较自然了；另外也体现出了参与调查问卷的开发者画像中小企业为主体。在大数据应用技术的场景方面，主流依旧是：统计分析、报表生成及可视化，个性化推荐与精准营销，和大多
