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粉丝提问:区块链与大数据开发读研方向怎么选?

作者:千与编程
  • 2023-04-29
    中国香港
  • 本文字数:1877 字

    阅读完需:约 6 分钟

同学你好,我看到你是研一新生,咨询区块链的研究方向和大数据研究方向哪个好?针对这个问题,先说我的结论,你的这个问题,我不知道怎么去回答,因为这个好的定义,每一个人以及不同的目的背景都是不一样的。比如你未来是想找一份工作,还是继续攻读博士,就算找工作的话,两个方向也不是特别好区分,到底是哪个好,也无法一概而论,原因是区块链方向适合一些新型的创业型公司或者做博士型的研究,大数据研究方向更偏向于我们的大数据开发,经常说的 JAVA 大数据开发,类似开发 hive 数据库分布式集群存储,写 SQL 语句进行数据分析,这些相关这些开发,我会按照我这边的了解,给你一些建议,然后你看你要怎么选。


首先大概介绍一下区块链是什么东西?区块链的本质上来说,它其实是一个去中心化的分布式数据存储账本,这个说法可能不好理解,举个例子,我们加入一个交流群,我们都要听管理员的,因为是由管理员进行规则的指定,相当于我们群友都是围绕着管理员制定的群规进行生活,而我们在这个区块链这个系统环境下,不在存在一个规则中心,同时每一个人都是中心,人人都是这个中心里面的管理员,每一个个体直接参与到这个区块链的系统中。以下这个图片会更加的形象。


区块链到底实现了什么呢?其实它最明显一个特征就是去中心化,使得每一个区块都能充当管理员的角色,拥有更多的权限,区块链提到的这几个研究方向,我将其绘制为树状图如下:

区块链一共分为以上的几个方向,共识算法、跨链技术,隐私保护,芯片模组研发,以及区块链的底层理论,以下进行相关的方向的介绍:


1、共识算法:共识算法类似于计算机方向中的密码学,事实上,计算机与数学学科本身就有很深的逻辑关系。区块链的构建过程中,每一个区块链节点都要参与到区块链的构建机制中,所以需要研究出怎么使得每个区块链节点都达到共识,从而降低容错概率和验证效率,这部分是做博士研究中比较火热的方向。针对就业方向来说,目前已有许多共识算法,如工作量证明(PoW)、权益证明(PoS)、委托权益证明(DPoS)等。那么博士的论文题目,就可以是研究新的共识算法以提高系统效率、安全性和可扩展性,并且与已有算法进行对比。


2、链上和链下的可信度交互:这个方向偏向于区块链之间的数据交互,这个区块链的研究部分更偏向于通信方向,选择就业也要看你的本科专业的相关性,这个方向我个人了解不是很多,但是感觉无论读博还是就业,应该都不是很容易,但是也可以反向抄底。


3、芯片模组研发:其实我比较建议如果你要去做区块链的方向就业,我建议你去做芯片模组研发,因为就现在来说的话,半导体方向比较火热,你去从事芯片模组方向研发的话,可能还能把握住一点点风口,并且半导体是一个非常热门的方向,类比 Java 后端与大数据开发其实可以小跨方向,芯片方向其实还是比较热门。但是这个方向难度也比较高,学好了,薪资肯定低不了。芯片现在已经和互联网的薪资平起平坐了。


4、区块链底层理论研究:这个方向就是研究以及更新区块链,比较适合读博,例如区块链是怎么实现的?区块链的结构应该如何完善,怎么去完善区块链的架构,进行区块链的各个组成部分的理论研究优化,做理论方向的公司真的不多,类似 AI 算法中的底层算法研究,这种偏向理论的研究工作,一般只有高校的博士课题实验室才会做,大公司无论是创业公司还是大公司(这个国内应该极少),都是不赚钱的,或者说是暂时不盈利,区块链的大规模应用还有挺长的路要走,这个一部分的原因是区块链的安全性以及隐私性还有待优化,同时,区块链往往和“挖矿”、“比特币”这些比较敏感的词语,所以区块链的公司基本处于创业公司阶段。


关于大数据开发的话,其实更偏向于就业方向,更直接一些,更加对口于互联网公司,专门有大数据开发工程师岗位,涉及到主要技术栈,包括数据库,数据引擎,计算引擎,消息队列,大数据开发所使用的数据库与后端开发使用的数据库不相同,大数据开发的主要工作内容是数据的分布式存储,数据的聚合分析以及传输,可视化等,所使用的数据库,一般来说不会使用 MySQL,而是 Hive,Hbase 数据库,因为 hive 数据库是“数据仓库”,存储量比 MySQL 数据库的存储量大得多。大数据开发这个方向就业来说,在现在的互联网行情下,竞争压力比 JAVA 后端要好一些,相对来说没有那么卷,并且大数据开发,每个公司都需要。


但是大数据方向要学的技术栈也很多,比如 Spark 数据引擎,Flink 流式计算引擎,既然已经说到这儿了,那我今天用另一篇文章给大家稍微简单的讲一讲就是什么叫区块链,相信很多同学也会很好奇,挖矿是什么,去年特别火爆的比特币又是怎么回事,不过只听懂原理就好,比特币是一个比较敏感的话题,要谨慎对待。

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