個基本的 CRUD API，我仍然推薦 Django + DRF或 Rails。
Go 的并發方法很容易使用。與 Node 相比，這是一種有趣的方法，開發人員必須密切關注異步代碼的處理方式。Go 中并發的另一個重要方面是競爭檢測器。這樣可以很容易地確定異步代碼中是否存在任何競爭條件。
我們目前用 Go 編寫的最大的微服務編譯需要 4 秒。與以編譯速度慢而聞名的 Java 和 C++ 等語言相比，Go 的快速編譯時間是一項重大的生產力勝利。我喜歡在程序編譯的時候摸魚，但在我還記得代碼應該做什么的同時完成事情會更好。
首先，讓我們從顯而易見的開始：與 C++ 和 Java 等舊語言相比，Go 開發人員的數量并不多。根據StackOverflow的數據， 38% 的開發人員知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 數據顯示了類似的趨勢：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等語言使用更廣泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸運的是，Go 是一種非常簡單易學的語言。它提供了您需要的基本功能，僅此而已。它引入的新概念是“延遲”聲明和內置的并發管理與“goroutines”和通道。（對于純粹主義者來說：Go 并不是第一種實現這些概念的語言，只是第一種使它們流行起來的語言。）任何加入團隊的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 開發人員都可以在一個月內在 Go 上發揮作用，因為它的簡單性。與許多其他語言相比，我們發現組建 Go 開發人員團隊更容易。如果您在博爾德和阿姆斯特丹等競爭激烈的生態系統中招聘人員，這是一項重要的優勢。
對于我們這樣規模的團隊（約 20 人）來說，生態系統很重要。如果您必須重新發明每一個小功能，您根本無法為您的客戶創造價值。Go 對我們使用的工具有很好的支持。實體庫已經可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任務調度、表達式解析和 RocksDB。與 Rust 或 Elixir 等其他較新的語言相比，Go 的生態系統是一個重大勝利。它當然不如 Java、Python 或 Node 之類的語言好，但它很可靠，而且對于許多基本需求，你會發現已經有高質量的包可用。
Gofmt 是一個很棒的命令行實用程序，內置在 Go 編譯器中，用于格式化代碼。就功能而言，它與 Python 的 買粉絲pep8 非常相似。我們大多數人并不真正喜歡爭論制表符與空格。格式的一致性很重要，但實際的格式標準并不那么重要。Gofmt 通過使用一種正式的方式來格式化您的代碼來避免所有這些討論。
Go 對協議緩沖區和 gRPC 具有一流的支持。這兩個工具非常適合構建需要通過 RPC 通信的微服務。您只需要編寫一個清單，在其中定義可以進行的 RPC 調用以及它們采用的參數。然后從這個清單中自動生成服務器和客戶端代碼。生成的代碼既快速又具有非常小的網絡占用空間并且易于使用。從同一個清單中，您甚至可以為許多不同的語言生成客戶端代碼，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，內部流量不再有模棱兩可的 REST 端點，您每次都必須編寫幾乎相同的客戶端和服務器代碼。.
Go 沒有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那樣的單一主導框架。這是 Go 社區內激烈爭論的話題，因為許多人主張你不應該一開始就使用框架。我完全同意這對于某些用例是正確的。但是，如果有人想構建一個簡單的 CRUD API，他們將更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。對于 Stream 的用例，我們更喜歡不使用框架。然而，對于許多希望提供簡單 CRUD API 的新項目來說，缺乏主導框架將是一個嚴重的劣勢。
Go 通過簡單地從函數返回錯誤并期望調用代碼來處理錯誤（或將其返回到調用堆棧）來處理錯誤。雖然這種方法有效，但很容易失去問題的范圍，以確保您可以向用戶提供有意義的錯誤。錯誤包通過允許您向錯誤添加上下文和堆棧跟蹤來解決此問題。另一個問題是很容易忘記處理錯誤。像 errcheck 和 megacheck 這樣的靜態分析工具可以方便地避免犯這些錯誤。雖然這些變通辦法效果很好，但感覺不太對勁。您希望該語言支持正確的錯誤處理。
Go 的包管理絕不是完美的。默認情況下，它無法指定特定版本的依賴項，也無法創建可重現的構建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系統。但是，使用正確的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep來管理您的依賴項，以允許指定和固定版本。除此之外，我們還貢獻了一個名為的開源工具VirtualGo，它可以更輕松地處理用 Go 編寫的多個項目。
我們進行的一個有趣的實驗是在 Python 中使用我們的排名提要功能并在 Go 中重寫它。看看這個排名方法的例子：
Python 和 Go 代碼都需要執行以下操作來支持這種排名方法：
開發 Python 版本的排名代碼大約花了 3 天時間。這包括編寫代碼、單元測試和文檔。接下來，我們花了大約 2 周的時間優化代碼。其中一項優化是將分數表達式 (simple_gauss(time)*popularity) 轉換為抽象語法樹. 我們還實現了緩存邏輯，可以在未來的特定時間預先計算分數。相比之下，開發此代碼的 Go 版本大約需要 4 天時間。性能不需要任何進一步的優化。因此，雖然 Python 的最初開發速度更快，但基于 Go 的版本最終需要我們團隊的工作量大大減少。另外一個好處是，Go 代碼的執行速度比我們高度優化的 Python 代碼快大約 40 倍。現在，這只是我們通過切換到 Go 體驗到的性能提升的一個示例。
我們評估的另一種語言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虛擬機之上。這是一種迷人的語言，我們之所以考慮它，是因為我們的一名團隊成員在 Erlang 方面擁有豐富的經驗。對于我們的用例，我們注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服務數千個并發請求。但是，如果您查看單個請求的性能，Go 對于我們的用例來說要快得多。我們選擇 Go 而不是 Elixir 的另一個原因是生態系統。對于我們需要的組件，Go 有更成熟的庫，而在許多情況下，Elixir 庫還沒有準備好用于生產環境。培訓/尋找開發人員使用 Elixir 也更加困難。這些原因使天平向 Go 傾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起來很棒，絕對值得一看。
新浪短買粉絲api是新浪官方對外公開的短買粉絲生成接口，可以將冗長的鏈接地址縮短生成 t.買粉絲 格式的短鏈接，下面分享一個獲取新浪短買粉絲API接口的方法以及接口請求方法。
1、在線使用
將API地址中 "買粉絲://買粉絲..買粉絲" 的部分換成自己的長買粉絲，然后復制前往瀏覽器中粘貼打開就能生成了。
2、請求接口
如果嫌在線生成的流程很麻煩，可以將API接口對接到程序中請求生成，請求示例如下。
PHP請求示例：
Java請求示例：
Python請求示例：
1、調用API接口時，只需將 “買粉絲://買粉絲..買粉絲”換成需要縮短的長鏈接即可。
2、接口支持鏈接中帶參數，但要注意的是當鏈接中出現 & 符號時，請用 %26 代替（或者使用url編碼），否則參數可能會丟失。
3、更換鏈接時，必須要以買粉絲(s)://開頭，否則可能會導致短買粉絲生成失敗或者生成的短買粉絲無法跳轉訪問原網站。
4、上文提到的新浪短買粉絲API接口，經測試都是比較穩定的，覺得好用記得收藏一下，以免丟失。
1、長鏈接轉換后，為什么結尾的參數丟失了？
答：因為長鏈接中含有特殊字符，需要將url編碼后再使用接口生成。
2、接口沒有返回結果，是什么情況？
答：有些時候接口返回數據會有延遲，超時未返回即生成失敗，也就不會返回結果；或者是因為原鏈接被封了。
3、生成的短鏈接有效期是多久？有沒有訪問次數限制？
答：生成的t.買粉絲短鏈接是永久有效的，沒有點擊次數限制，可以放心使用。
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前后。
大數據
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當于有學習大數據基礎。
Linux：因為大數據相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以后新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平臺幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql數據庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創建數據庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用于把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使