在一线城市选专精，在老家小城选万金油

从天安门到西单，你走着就能过去，骑车稍微快一点，开车也可以但是不好停车，你非要修条铁路开高铁也不是不可以，就是麻烦点。甚至你为了能开飞机过去修个机场也行。

@jfdnet 现在好多机场还是用的 ss ，比如海豚湾。但是不知道这些机场为啥没被封，窃以为这已经不是技术问题了

@FstarKing 我用的 google voice 美区号码

ss ssr 及各种衍生协议 还有 v2ray 裸奔早就能探测到了，就是 zf 懒得管你的问题。现在比价安全的是 v2ray+ws+tls ，443 端口，而且混淆的网站最好是看上去很正常而且流量大的网站，比如资源下载或者网盘数据同步类型的

语言只是工具，关键还得看你自己的技术功底。就好比你如果是个小说家，你写小说用 word 用 md 还是用笔和纸都不重要，重要的是你的作品

大兄得，等你再历练几年，有了架构思维以后你就不会问这种问题来了

mac 和 win 各自的优缺点上面都说的差不多了，我说个大家都忽略的：你的工作环境和开发环境。如果公司没有提供完整的测试环境，那你还是买个高配的 win 吧，毕竟要在本地启动各种烂七八糟的服务，挺消耗内存的。说下我的情况供参考： 公司提供多台我可以直接调用的测试机，提供专用的编译环境，所以我用 mac 就是单纯的写代码，编译和测试都是连接测试环境做。java 代码我还会用一下本地调试，c++ 和 go 代码都是远程调试，所以 m1 芯片的兼容性问题对我来说都不是问题。另外我开会比较多，所以 mac 的便携性和长续航以及随开随用对我来说是刚需。

刚毕业那会用 ubuntu ，折腾了两年，后来挣了钱换了 mac ，使用习惯没太大变化但是世界从此清静了。由此明白了一个人生哲理：干活吃饭的家伙稳定好用是最重要的，千万别折腾。

阿里云国际版，注意是国际版，用邮箱或国外的手机号注册(比如 google voice)，PayPal 或信用卡付款，不用实名认证。主要就是看上了他家的香港轻量级服务器，最便宜的好像是$3.5 每月，挂个域名离线下载偶尔翻个梯子(一定做好混淆伪装)，速度是真快，延迟北京联通 40 -50 ，其他的没试过不知道。

一般遇到这种事情，我的想法是：我不缺这 200, 而且花 200 就想让我开户，而且还是和钱有关的账户，算了吧，我忙着摸鱼呢🐶🐶

python3 以后可以这样写
```python
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
```

大数据现在也很卷了，坐标北京

传统技术
hadoop 3.0/spark 3.0/hive 3.0/kafka 3.0 /zookeeper/hbase 新特性 /原理 /源码

新技术
pulsar
flink 开发 /原理 /源码
OLAP 技术栈 : impala+kudu /presto / doris /clickhouse
数据湖 hudi

架构方面
数据中台 /大数据云原生 /全域数仓 /onedata/指标平台 等等吧，看你侧重哪个方向了

几年前买了为知笔记的私有部署永久许可证，一直用到现在了，懒得换

找个靠谱的机场，两三百块钱爽一年

就好比程序员入门需要学习 c++吗

大数据开发 5 年的老鸟告诉你，必须学。虽然企业总已经不再适用 MR 了，但是 HDFS 作为大数据集群最基础的文件系统，Yarn 作为基础的任务调度系统，其他的比如 spark/flink 等都是跑在 yarn 上的 ，而且至今都没有替代品。

其次，理解了 hadoop 的设计思想你才真的理解了大数据处理的基本思路。把 hdfs 和 yarn 的源码研究一遍，其他的框架你就能平趟了。

看具体业务啦，对于临时性的简单业务，一般公司大数据中台都可以直接把 sql 提交到 spark 运行，这样更灵活一些。对于复杂的业务，一条 sql 搞不定的，或者比较稳定的业务，就手撸 DataFrame

六个人，老电脑 1T 的存储空间，1000+买个群晖吧，否则电脑系统崩溃的时候，硬盘坏掉的时候，你会哭的

顺便提醒大家注意提肛