在当前的开发界，框架的作用引发了不少争议。对那些追求效率的开发者而言，框架既是他们强有力的帮手，却也似乎有膨胀过度的嫌疑。这就像一种无声的“吞噬”，而这正是我们最想深入研究的难点所在。
框架的发展与特性
技术发展推动框架持续进化。随着网页技术日益成熟，开发者不再仅限于操作DOM对象。例如，在2023年，一些互联网公司的开发者更偏爱采用成熟的抽象层进行开发。此外，依赖注入作为框架的关键特性，正如许多开源项目所展示，它显著降低了维护难度，并从DOM层面实现了高度抽象。
众多框架都坚持一个理念，那就是要将展示层的代码与业务逻辑分开。许多团队在运用POM或ORM时，都深刻体会到这一做法的益处。即便是熟悉XAML的开发者，对此也有相当的了解。这样的做法能有效提升代码的稳定性和易读性。
某些框架功能的变革
框架里的某些特性并非一成不变。比如，之前被视为重要武器的双向绑定功能，现在有部分框架打算取消。这对那些在2023年仍依赖这一功能进行开发的小型创业企业来说，无疑是个不小的难题。此外，开源框架在接近公测阶段时，通常都会进行一些调整和改进，这些改动直接影响到它们实际应用中的效果。
不同编程语言间的框架选择倾向
如今，语言种类繁多，框架选择也随之增多。即便是长期使用Java的开发者，在具体应用中也可能产生动摇。比如，在编写短期使用的小脚本时，2022年有许多Java开发者逐渐转向了Ruby等语言。这种现象实际上揭示了不同语言框架在特定环境中的优劣之分。各种框架和语言在各地开发者群体中，流行度和应用倾向也各不相同。
Boot的出现及其意义
Boot的出现给开发方式带来了影响。据称，Boot是模板代码的终结者。正如在实际项目开发中所观察到的那样，它显著提升了开发速度。以独立开发者为例，他们可以在一条推文的长度内编写出一个Java应用。此外，根据数据统计，它在框架中的分支数量和下载量都位居前列，仅次于核心框架。
大数据框架的历程
大数据框架的发展历程中，蕴含着许多故事。2004年，谷歌推出了一个编程模型，并发表了相关论文。随后，Yahoo的工程师用Java编写了框架，实现了相关功能，并创建了分布式文件系统，从而推动了大数据处理框架生态的形成。在这近十年的漫长岁月里，传统大数据框架主导了整个领域。然而，其批处理功能存在不足，在处理流式数据或机器学习中的迭代数据分析时，许多科技企业感到力不从心。
Spark的特殊地位
Spark在大数据领域占据一席之地。它具备高效处理批量数据的本领，这得益于其将数据表示为弹性分布式数据集的核心特性。2021年，在部分大型数据中心进行的测试中，Spark在处理多种编程模型数据方面表现出色。尽管它不完全符合传统框架的定义，但从便于程序员编码的角度来看，Spark可以被视为一种“外壳型框架”。此外，其特性如结果保存在内存中且不进行数据复制，仅记录计算过程，与CQRS等概念在复杂度等方面存在关联。这些特性使得Spark在软件开发中的应用交付上具有独特优势。正如许多独立开发者所反映的，开发人员只需专注于实际应用的开发，无需先处理与之无关的部署等事务。
如今框架技术不断演进，请问大家更偏爱哪种框架来开展开发工作？欢迎踊跃留言交流，同时不妨点赞并转发这篇文章。
