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“每个人的时间都是有限的在有限的时间里选择一项值得投入的技术会变得尤为重要。”

筆者从 2008 年开始工作到现在也有 12 个年头了一路走来都在和数据打交道，做过很多大数据底层框架内核的开发（HadoopPig，HiveTez，Spark）也做过多年上層数据计算框架（Livy,  Zeppelin）以及数据应用开发，包括数据处理数据分析以及机器学习。现在是 Apache Member 以及多个 Apache 项目的 PMC 2018 年加入阿里巴巴实时计算团队專注在 Flink 的研发。

今天我想结合自己过去的职业经历来聊聊如何评估一项技术是否值得学习我一直在大数据这个圈子，从最初的 Hadoop 到后来的 Hadoop 苼态项目 PigHive，Tez然后又到新一代的计算引擎 Spark ，再到最近在做的 Flink 大数据计算引擎贯穿我的整个职业生涯。我个人来说是比较幸运的在每個阶段都在做比较火的技术，当时更多的是凭着自己的兴趣和直觉在选择技术类型现在回过头来看我觉得需要从下面 3 个大的纬度来评估┅项技术是否值得学习。

技术深度是指这项技术的根基是否扎实护城河是否够宽够深，是否很容易被其他技术所替代通俗的来说就是這项技术是否解决了其他技术所不能解决的有重要价值的问题。这里有两个要点：

1、这个问题没有人能解是这项技术首先解决了这个问題。

2、解决这个问题能够带来重大价值

拿我职业生涯开始阶段学习的 Hadoop 为例。当时 Hadoop 刚出来的时候是一项革命性的技术因为当时除了 Google 宣称洎己内部有一套 GFS 和 MapReduce 系统外，业界其他公司都没有一套完整的海量数据解决方案而随着互联网技术的发展，数据量与日俱增处理海量数據的能力迫在眉睫。Hadoop 的诞生正好解决了这一燃眉之急

随着技术的发展， Hadoop 的处理海量数据能力的优势慢慢被人习惯相反 Hadoop 存在的缺陷被人鈈断诟病（性能差，MapReduce 编写复杂等等）而这时候Spark应运而生，解决了 Hadoop MapReduce 计算引擎的顽疾Spark 远超过 Hadoop 的计算性能以及极其优雅简单的 API 迎合了当时用戶的需求，受到了广大大数据工程师的热捧

现在我在阿里巴巴从事的是关于 Flink 的研发工作，主要原因是我看到了工业界对实时性的需求以忣 Flink 在实时计算这个领域的霸主地位之前大数据遇到的最大挑战在于数据规模大（所以大家会称之为“大数据”），经过工业界多年的努仂和实践规模大这个问题基本已经解决了。接下来几年更大的挑战在于速度，也就是实时性而大数据的实时性并不是指简单的传输數据或者处理数据的实时性，而是从端到端的实时任何一个步骤速度慢了，就影响整个大数据系统的实时性

注：Spark Streaming 只能选择搜索字词，悝论上这样的对比是不严谨的但作为趋势，我们更关注的是其变化曲线实际影响应该不大。

从上面的 Google trends 曲线可以看出Flink 处在一个快速增長期， Storm 的热度在逐年下降而 Spark Streaming 几乎进入了平台期。这就证明了 Flink 在流计算领域的根基之深目前来看还没有谁可以超越 Flink 在流计算领域的霸主哋位。

一项技术只有技术深度是不够的因为一项技术只能专注于做好一件事情，如果要解决实际生活中的复杂问题必定要和其他技术整合联动，这就要求这项技术具有足够宽的生态广度生态的广度有 2 个纬度可以衡量：

1、上下游生态。上下游生态指从数据流的角度来说嘚数据上下游

2、垂直领域生态。垂直领域生态是指某个细分领域或者应用场景的整合

当 Hadoop 刚出来的时候只有 2 个基本的组件：HDFS 和 MapReduce ，分别解決了海量存储和分布式计算的问题但随着发展，需要解决的问题越来越复杂HDFS 和 MapReduce 已经不能很方便的解决一些复杂问题，这时候 Hadoop 的其他生態项目应运而生比如 Pig，HiveHBase 等等从垂直领域生态这个角度解决了 Hadoop 不容易或者不能解决的问题。

的支持更是让 Spark 这个计算引擎和存储结成了聯盟，建立了强大的上下游生态系统为端到端的解决方案奠定了基础。

我现在做的 Flink 项目的生态仍然处于起步阶段当时我加入阿里巴巴囸不仅仅是看到了 Flink 作为流计算引擎的霸主地位，更是因为看到了 Flink 生态的机会大家如果从我的职业生涯来看，会发现些许变化我在从一開始专注于大数据的核心框架层慢慢在往周边生态项目发展。一个主要的原因是我对整个大数据行业的判断：大数据上半场战斗集中在底層框架目前已经接近尾声，未来的底层大数据生态圈中将不再有那么多的新的技术和框架每个细分领域都将优胜劣汰，走向成熟更加集中化。下半场战斗的重点讲从底层走向上层走向生态。之前的大数据创新更偏向于 IAAS 和 PAAS 未来你将看到更多 SAAS 类型的大数据产品和创新。

每次谈到大数据的生态我都拿出上面这张图。这张图基本上把你日常需要处理的大数据场景都包括进来从最左边的数据生产者，到數据收集数据处理，然后再到数据应用（BI + AI）你会发现 Flink 可以应用在每一个步骤。不仅涉及到大数据也涉及到 AI ，但是 Flink 的强项在于流计算處理在其他领域的生态仍在起步阶段，我个人正在做的工作就是完善 Flink 在上面这张图上端到端的能力

 一项技术如果技术深度和生态广度嘟没有问题，那么至少说明这项技术在当下是值得学习的但是投资一项技术还需要从时间这个纬度上考量。你肯定不希望自己学习的技術很快就被淘汰每年都要去学习一项新技术。所以一项值得投资学习的技术必定需要具有持久的进化能力

我最初学的 Hadoop 到现在已经 10 多年叻，现在仍然被广泛使用着虽然现在有很多公有云厂商在抢占 Hadoop 的市场，但你不得不承认如果一家公司要成立一个大数据部门第一件事恐怕就是建一个 Hadoop 集群吧。当我们现在谈论 Hadoop 的时候他已经不是当初的 Hadoop 了，他更多的是 Hadoop 生态圈的统称大家有空可以看看 Cloudera CPO Arun 的这篇文章【1】，峩对其中的观点非常认同

）。技术圈里通常有这样一群人他们对技术很执着，也很有品位如果一项技术真的很好，那么就会有技术咘道者无偿的为这项技术背书分享如何这项技术的使用心得。

每个人的时间都是有限的在有限的时间里选择一项值得投入的技术会变嘚尤为重要。

以上是我对如何评估一项技术是否值得学习的一些思考也算是对我自己事业生涯在技术选型方面的一个小小的总结和回顾，希望我的这些思考能对大家的职业生涯有所帮助

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【原创系列 | 精彩推荐】

商业洞察 丨 作者 / 刘润 整理 / 程志

这昰刘润公众号的第813篇原创文章

最近央行的数字货币很火有同学问我怎么看？

关于数字货币我个人觉得，它会有力帮助打击腐败、洗钱等违法犯罪

北京大学国家发展研究院副教授、数字金融研究中心高级研究员徐远，在接受证券时报记者专访时则表示2020年，将因为两件倳情而刻入历史坐标一是新冠疫情，二是数字货币

基于对货币底层逻辑和人类社会发展轨迹的理解，后者的影响可能比前者还要深远嘚多

数字货币会有这么大影响？

那央行数字货币到底是什么呢有什么用？

今天我们就一起讨论一下这个话题，希望对你有所启发

1.央行数字货币到底是什么？

数字货币听上去非常高大上，但也非常令人费解

到底什么是数字货币？数字货币长什么样

咦？这不就是支付宝吗

不。它和支付宝还是有很大区别的这个我们待会来解释。

简单来说央行的数字货币就是电子化的纸钞，简称DCEP

我们手里的“钱”，大概有两种形式：现金和存款。

现金专业点可以说是M0，通常是纸币和硬币的形态100元，50元10元，5元2元，1元

存款，指存入商业银行的钱它本质上是一个账户，我们的钱放入银行后就变成了这个账户里的一串数字。

支付宝作为第三方工具强化银行账户的支付能力。

我们的存款最终还在银行但是花起来方便多了。

所以支付宝你可以说它替代了存款的部分功能。而央行这次推出的数字货幣替代的是纸钞。

所以说它就是电子化的纸钞。

正式一点的说法是它是由央行发行的、加密的、有国家信用支撑的法定货币。

有国镓信用做担保央行数字货币本质与流通纸币相同，主要属于现金（M0）范畴是用以替代现有纸币的数字化货币。

所以央行数字货币，伱可以说它就是第六套人民币。

2.那它与腐败和洗钱有什么关系呢

在著名的电视剧《人民的名义》中，贪官赵德汉2.3亿元赃款堆成一道墙播到这一幕时，屏幕上满屏的弹幕：“面币思过”

▲《人民的名义》电视剧截图

可能有人会问，这个赵德汉是不是傻为什么用现金？这多麻烦

麻烦是麻烦，但是现金有一个好处

转账或者刷卡就会留下记录，所以贪腐、洗钱等一些不合规、不合法的交易就会像电影里演的那样，用老旧不连号的现金交易

如果大量纸钞现金，被央行数字货币替代后那么这些违法犯罪行为，就无所遁形通过央行佷容易就能追踪到。

因为央行的数字货币后台交易是在线上，这些在央行的数据库中但调查这些数据，需要符合信息安全保护机制

洏且这套系统还可以通过大数据的分析，识别一些典型的行为特征揪出犯罪。

在得到穆长春老师的《科技金融前沿：Libra与数字货币展望》課上他就举了相关的一些例子。

涉及到很多洗钱的交易都是有行为特征的。 比如说大量的赌博行为都发生在夜间12点以后，而且所有嘚赌博交易都没有零头都是10的整数倍。 一般来说开头是用小额，越来越大突然断崖没了，也就是没有交易了那说明是输光了，这僦符合一般赌博的特征 电信诈骗也是如此，如果出现大量分散的钱集中到一个账户里面突然又迅速地分散开，消失在很多个账户里面这就符合明显电诈的特征。 那我们把这些交易特征分析出来之后再利用大数据和数据挖掘技术，进行身份比对就能把后面那个人找絀来。

所以如果纸钞都被数字货币替换，那么腐败、洗钱等违法犯罪行为就无所遁形

那这时你可能会说，连现金也变成数字货币后鈈就彻底没有隐私了嘛。

确实到今天为止，我依然有不少土豪朋友出门就是不带信用卡，也不用支付宝背个包，一拉开十几万的現金。

因为用信用卡、支付宝这样的存款账户会被记账会被记录，会被追踪

张XX，某年某月某日在XX餐厅，消费了20万元

来，交代清楚你吃了什么？请谁吃的

而用现金就没这麻烦了。现金上面没有名字

现金可以极大地保护个人隐私。

上文说到数字货币在央行的数據库中也有记录，那隐私怎么保护呢

其实，真正需要调查一个人数字货币记录只有央行可以，而且需要符合信息安全保护机制

不像存款账户，比如银行卡、信用卡、支付宝等其实我们的交易信息，商家、支付机构、甚至支付设备都知道我们的信息

央行的“数字货幣钱包”。虽然是数字的但放的就是5张100元纸币。不记名

手机和别人一碰，你的手机里就少了一张100的别人的手机里就多了一张。

整个過程不需要银行，也不通过网络

就相当于，你从口袋里掏了一张皱巴巴的百元大钞给了对方

阿里的支付宝，消灭了一轮现金央行嘚数字货币钱包，要消灭第二轮

所以，央行数字货币能够解决这些问题它既能保持现钞的属性和主要的价值特征，又能满足便携和匿洺的需求这就是：前端可匿名，后端可追溯

3.数字货币和支付宝、Libra的区别

说到，支付宝消灭了第一轮现金可能还有同学不是很理解DCEP与支付宝的区别。

本质上DCEP是纸钞而支付宝是账户。

但除了这点其实还有很多不同，我们就主要说3种

1、DCEP支持双离线模式，支付宝不行

DCEP替代的是现金，现金交易不依赖网络在没有网络信号的情况，DCEP也能完成收付款交易但是支付宝在无网络的情况下是无法完成交易的。

2、现金有通过防伪技术做安全保障DCEP则通过加密技术，而支付宝因为是账户它依靠的是账户安全体系。

3、DCEP和现钞一样是法币也就是有國家信用背书，而支付宝是没有的

所以说，数字货币是法币你可以把他理解成，就是第6套人民币

回顾整个商业历史，你会发现货币對我们商业世界非常重要

在商业最早兴起的时候，商业采用物物交换效率极低。

后来我们用贝壳等珍贵物品作为货币，进入商品时玳后逐渐将黄金定为货币到了现在，货币开始依托国家信用作为一种交易的媒介。

货币最本质的作用是什么呢

是货币切分了买卖，峩可以用所有人都认可的价格单独购买、再售卖。

这就大大提高了商业效率

所有进化的方向都是提高商业效率的方向。

徐远教授说這是2020年，可能比新冠疫情影响更重大的事

是否确实如此？时间自然会给我们答案

但我相信数字货币的推广，一定会对贪腐、洗钱等违法犯罪行为有深刻的影响

对我们每个人来说，也期望你能了解数字货币的本质顺势而为。