php反射机怎么使用，程序员面试为什么会有笔试环节？
现在去哪个公司面试首先就是填一份面试单，然后就是两三页纸的笔记题了。这时有些同学看到还要笔试要么扭头就走要么做个一半就走了，那剩下的一半人还是坚持做完笔试等待结果。
可能大多数程序员都讨厌笔试这个环节甚至反感这种公司，认为考的都是些基础，又有些偏门 在真实项目中又用不到的知识，完全没必要嘛，多聊聊项目多好嘛。
面试为什么要笔试环节？
一是跟风，其它公司都有笔试，我们为什么没有？分高的就是优秀的。
二是暴力筛选，候选人太多，只能通过设置这一坎才能有合理的理由拒绝一批人，而且也很有效果，就像学历需要211和958院校的要求一样。
三是跟据公司岗位要求需要必备的专业的基础知识，如果这些东西都不知道，那你就只能呵呵了。
大多数公司都是以笔试而笔试，认为得分高的能力肯定不错，分低的那能力也就弱了，但现在来说他们的笔试的题其实也都是从网上随机抄下来的，而且都没改一个字。而大多数面试者都变得非常聪明，直接在网上搜索C#面试题库，Java面试题库，PHP面试汇总……更有甚者 有些培训机构也直接传授面试一条龙的经验，把面试所需的一切注意事项和问的问题怎么回答都给你设计好了，你只要会背就行了，后面面试前刷几遍题，拿到试卷唰唰的几分钟就做完了，面试官一看这分数 是个人才啊 要了 呵呵…… 甚至出现新老员工薪资倒挂的现象也不足为奇。
所以有人说笔试中的内容都是理论，实践中很少用到，不会也很正常，还有笔试题都是刷题的，考不出真实的实力，浪费时间。
作为工作多年的猿来说去过不少公司应聘，也做了不少笔试，甚至有不少公司还要做性格测试（好几页纸，一个多小时啊……）
本人也是不喜欢笔试，但本着尊重各公司的制度的态度也是认真的将笔试题做完，而且对于老猿一般来说笔记题都不是太难的内容，除非各别公司以**为目的，硬出一些不着边际的题。
后来公司由于发展需要扩大人手，作了几次面试官，本着以关怀的心态将笔试取消掉了，直接让候选人直接面谈。在面淡中发现问到业务相关的技术问题时由于不了解候选人的技术能力的高低 问的方面比较广，深度只能从深到浅 这样到面试完相当的花时间，这样双方都感觉比较累，所以后面我们根据业务需要的技术如 静态变量和实例变量的区别、JVM原理、反射的原理、多并发锁的实现、秒杀功能的实现和会出现的问题怎么解决，基本SQL行转列，列转行等基础笔试题。其实从笔试题来讲只有做得好不好而不是会不会做的问题，我们的目的不是考倒候选人，而是从笔试中看出候选人的水平处于哪一个程度，然后面试时提出相应深度的问题，如果从笔试中就看出SQL不行，那就不会再问SQL方面的问题，如果能看出对源码很有研究那可以继续深入探讨，看到了哪一个层度，这样双方都会比较舒服，在较短的时间内比较全面的体现出候选人的能力。
表达能力对于程序猿来说也是一大难题，很多人经常说做了这多年一到与考官面对面面试就哆嗦，无法完全表现出自己的真实实战能力，这时笔试就是很好的让你冷静的思考问题。
其实对于程序猿来说企业要求经验门坎是5年以下的才会笔试，毕竟只要不是非常差的公司出来的员工基本会把应该趟过的坑都会趟一遍，该有的基础知识都会掌握，那笔试就纯粹多余了，那对于5年以上的都会直接面淡，而不会考虑到浅层次的问题，比如直接就是做过的项目架构方面从浅到深的解决方案。
初学JAVA的大数据培训课程哪里比较好？
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教你零基础快速学习Java大数据零基础教程
现在是大数据时代，很多人都想要学习大数据，因为不管是就业前景还是薪资都非常的不错，不少人纷纷从其他行业转型到大数据行业，那么零基础的人也想要学习大数据怎么办呢？下面一起探讨下零基础如何快速入门大数据技巧吧。
很多人都需要学习大数据是需要有一定的基础的，编程语言就是必备的条件之一，编程语言目前热门的有：Java、Python、PHP、C/C++等等，无论是学习哪一门编程语言，总之要精细掌握一门语言是非常必须的，我们先拿应用广泛的Java说起哦。
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Java的方向有三个：JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据的话只需要学习JavaSE就可以了，在学习Java的时候，我们一般需要学习这些：HTML，CSS，JS，java的基础，JDBC与数据库，JSPjavaweb技术，jQuery与AJAX技术，Spring、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。
再者就是Linux，大数据相关的软件基本都是在Linux运行的，所以从事大数据工作还是需要学习Linux的哦，而且能够让你迅速掌握大数据相关技术，也有很大的帮助。学习shell就能够很好的看到脚本更容易理解和配置大数据集群，对以后新出来的大数据技术学习会更快。
对于零基础学习大数据的人，不管是学习哪一门语言，实战很重要，所以学习之后一定要及时运用起来，只有不断使用，才会更有经验，更能学到大数据的技巧，多联手，相信你一定可以掌握这门技术的。
大数据学习路线图——让自己系统学习，知道每一个阶段的学习内容
阶段一、大数据基础——Java语言基础方面
（1）Java语言基础Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
（2）HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
此阶段是针对没有编程基础，或者对基础不扎实的同学一次补习，这个很重要，就像建一座大厦，这就是地基，地基不稳，就算修再高，总有一天会轰然倒塌！
阶段二、Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。
Hadoop生态系统的课程，对HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析，从知晓原理到开发的项目，让大家打好学习大数据的基础。
详细讲解Mapreduce，Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的MapReduce程序。
大数据学习路线，一共分为这几个阶段
阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
Spark大数据处理本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究Spark的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程
阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目）
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
项目练习其实是穿插课程其中的，在讲解大数据理论的同时，将实践知识穿插其中，增加学生对大数据技术的理解和应用。
希望泵帮到你！
为什么Go语言评价不高？
Go语言如此不受待见？在实际工作中的情况可能恰恰相反，Go语言是这四种编程语言中企业用得最多的语言。
计算机编程这四种编程语言中，企业用得最多的就是Go语言，其次是Rust，至于D语言和Nim很少有企业选择使用它们开发软件。D语言和Nim语言太小众了，会的人少，企业很难招人的。
云计算Go语言在云计算、大数据、微服务、网络编程、DevOps、容器虚拟化、分布式存储等领域应用广泛。
大数据Go语言相对来说简单易学，有编程基础的人很容易学会，会Go语言的人就会比较多，用的人多就会出现不同意见，比如：对Go语言的错误处理和不支持泛型的不满，其他编程语言转Go语言的人可能非常不习惯这种语法。
Rust语言从它的设计理念来说是比较先进的，没有垃圾回收，同时又不需要手动管理内存，但是Rust语言引入了很多新的概念，比如：引用、借用、生命周期、所有权等。Rust语言对新人非常不友好，即使你有编程经验也会被Rust语言的各种概念绕晕。
Rust语言的性能是比较好的，同时Rust语言也是比较难入门的，不如Go语言易学，还有Rust语言编译是比较慢的，很多工作是要在编译时进行校验的，如果你能经得起Rust编译器的考验，忍受住编译器的编译缓慢，学会了Rust之后，Rust语言还是很优秀的。
Rust语言比较适合系统编程，对性能和安全要求特别高的场景，这就导致了Rust语言用户群体不会太大。
企业在选择编程语言的时候要考虑成本，Go语言简单易学，开发效率高，性能也不差，其他编程语言的程序员也容易转到Go语言，所以Go语言成了很多企业的首选，除非对性能要特别高的场景选择Rust。
D语言和Nim是小众语言，D语言不太了解，Nim简单学习过，Nim的一些设计理念还是不错的，语法有些类型Python，Nim语言可以被编译为 C、C++ 或 JavaScript。之前Nim和Rust是可以在系统编程领域一争高下的，但是由于Nim的社区多数是个人爱好者，不如Rust社区强大，出名的项目少，大企业采用的少，逐渐被Rust超越。
一门编程语言的发展离不开企业的支持，大企业采用之后，编写一些出名的项目，同时招聘相关人员，这样更多的编程人员才会加入进来，这样进一步促进了社区的发展壮大。
Nim、Rust、Go这三种语言，可能Go语言在设计理念和学术理论上不如Nim和Rust，但是Go语言比较适合软件工程领域，性能不错，开发效率高，编译速度快，社区发展好。
其实Go语言在实际工作中很受待见，很多大公司都开始采用Go语言了。
黑客之家头条号分享黑客技术，物联网、Go、Python、Kotlin、Android、Java编程知识，科技资讯等喜欢的朋友可以关注我的头条号！Java程序员工作三年达到月薪3W？
既然限定了北上广深，那么我就谈谈我的看法，Base北京。
Java程序员在北京达到月薪3W，希望很大，但也有难度。如果工作三年就拿到这个这个数，还是很难的月薪三万，相当于年薪接近四十万，我们就按照月薪三万或者年薪三十万来说。我也只按照我的圈子来讲，难免会有疏漏，请指正。
学历越高，可能性越大我身边拿到月薪3万以上的，一些是在互联网公司，还有就是比较大型的企业，尤其是金融行业的IT部门，其余行业或者小一些的公司也有能过这么多的，但很少具有普遍性（意思就是职位要达到一定高度了之后，才能拿到这么多）。
这里说学历的重要性，主要是进这些大型企业的IT部门，大部分对学历是有要求的，本科是底线，甚至需要一本以上，更有甚者是需要985、211学校的学生。
你可能说学历不代表能力，但是你没有学历的话，连面试的机会都没有。
这些企业还有一个特点，就是月薪不高，年终奖很多；工作年限和工资成正比，想要拿到年薪40万的话，差不多需要十年左右的工作经验。
三年就拿到月薪30K，非常难。
互联网的无限可能现在大部分互联网公司都几种在北上广深杭成这些城市，互联网公司也有着无限可能。
毕业就进大厂，工作三年还是有可能的，但是毕业就能进大厂，对学历和学校还是有要求的；然而大部分Java程序员工作三年的工资还是集中在15K-22K，想要达到30K可能还要再熬两三年。
小互联网公司就更是有无限可能了，我在工作第七年跳槽的时候，15年的时候，面试过几家小的互联网单位，工资大概能拿到25K*14的样子；三年的话，我肯定不行。
互联网公司工作三年想要月薪30K的话，只能说希望比较大，但是也不容易。越大的厂子，可能性越大。
顺便再说说学历的问题，学历高了当然最好，如果学历低学校也不好，那么真的是要多努力了，举几个我朋友的例子：
专科，先后入职搜狐、新浪，最后去了成都30K，当时也是有七年左右工作经验。二本，只有毕业证，现在在一家金融行业的互联网公司，35K*16左右，工作十一年。总结，如果Java程序员工作三年能拿到30K，应该是非常优秀的了。
希望我的回答，能够帮助到你！
我会持续分享Java程序开发、架构设计、职业发展等方面的知识和见解，希望能得到你的关注今日头条【会点代码的大叔】，转载请注明出处。为什么字节跳动全面使用Go语言？
1、字节的确是业内的“奇葩”，是我知道的第一家真正把go语言应用于线上的公司。但问答标题说的“全面使用”这个就有点过了，在字节的招聘jd里有一项：熟悉Go语言的优先考虑。但也没有说不会go的人不录用。
2、现在字节的很多业务线也都在使用java，c，php等编程语言。其实使用什么语言与语言所需支持的业务场景有关，例如：支持嵌入式编程肯定c效率与性能高；支持电子商务，肯定使用java及各种java开源框架能够提升交付效率，并且可借鉴的框架也多。