【IT168 评论】程序员总是喜欢对时尚界冷嘲热讽，认为那里的风潮总是一波接着一波、令人莫衷一是。裙子长了又短、短了再长，色彩的选择也是你方唱罢我登场，就连领带也是时宽时窄。相比之下，技术领域则稳定得多——严谨、科学、数学以及精度始终占据统治地位，成为从业者们一直遵循的永恒原则。
但这并不是说编程是一门缺乏趋势变化的专业技能。与时尚界不同的是，编程讲求的始终是对更高效率的追寻，更高定制程度与易用性成为技术人的努力目标。新型技术之所以能够占据优势、完全是因为能够在一方面或者多个方面超越前代方案——总而言之，优秀的机制才能生存下来、仅仅靠奇思妙想还远不足以在技术领域立足。
有鉴于此，我们将在今天的文章中与大家共同探讨技术业界的热门与冷门项目，相信各位朋友作为程序员对此也已经有所感受。当然，相信并不是每位读者都能认同热门及冷门清单中的项目，也必然有一些大家认为值得一提的内容没能上榜。但这也正是令编程工作令人着迷的另一大因素：我们面对的永远是一个快速变化、不断引发激烈争论且旧项目仍有机会东山再起的世界。
热门：预处理器
冷门：全语言堆栈
就在不久之前，创建新型编程语言的人们还不得不使尽浑身解数将代码转化为能够令芯片理解的信息。这时，有人发现自己可以把原先取得的工作成果添加进来。如今人们有了更加睿智的处理方式，只需编写一套预处理器，即可将新型代码转译为具备丰富API及库的旧有代码。
偏爱动态类型的技术人员创建出了Groovy，这是一套Java的简化版本、不再过分坚持标点符号的使用方式。那些希望改进JavaScript的技术人员则创造出了CoffeeScript，这套预处理器允许使用者在无需考虑标点符号运用方式的前提下进行编码。目前已经有以Scala及Clojure为代表的数十种语言运行在JVM之上，但JVM却继续保持着自身的独特地位。既然转译完全可行，我们为什么要把自己过去的工作推倒重来?
热门：JavaScript MV*框架
冷门：JavaScript文件
很久很久以前，每个人都学会了如何利用JavaScript编写警告弹窗或者检查电子邮件地址当中是否正确包含 @符号。现在HTML AJAX应用程序已经变得如此复杂，几乎没有多少开发人员会从零开发进行研究。最简单的办法是选择一套精心制作的框架，并利用一部分衔接代码实现自己需要的独特业务逻辑。目前这样的框架非常丰富，其中包括Kendo、Sencha、jQuery Mobile、AngularJS、Ember、Backbone、Meteor JS等等——它们都能够很好地帮助我们的Web应用程序及网页完成事件与内容处理工作。
热门：CSS框架
冷门：通用CSS样式表
曾几何时，要向网页当中引入一点新鲜内容意味着我们需要打开CSS文件，并向其中添加类似font-style:italic这样的新命令。接下来，大家要把忙活了一上午的工作成果保存在文件当中，然后启动整个项目。时至今日，Web页面已经变得非常精致，我们几乎不可能仅仅通过向某个文件中添加这类简单命令来实现如此出色的效果。甚至仅仅调整一种颜色，所有内容都会受到影响。这正像是专家们对于阴谋论及生态学的评述：环环相扣，所有组成部分之间都存在着关联。
在这方面，CSS框架与SASS颇具相似之处，而且其表亲Compass也已经拥有坚实的群众基础。它们通过提供编程结构——例如实际变量、嵌套块以及混合插件——吸引经验老道的开发人员为其提供稳定的编码成果。这种特性听起来在编程领域似乎并不新鲜，但在设计层面却带来实实在在的巨大飞跃。
热门：SVG与JavaScript携手闯荡Canvas
冷门：Flash
多年以来，Flash一直成为令开发人员们抓狂的罪魁祸首，但艺术工作者却对它所呈现出的结果非常满意。抗锯齿渲染效果相当出色，而且很多才华横溢的艺术家们也已经利用Flash代码创建出深层堆栈，从而实现复杂的转换与动画成品。
现在JavaScript层已经具备实现大部分同类效果的能力，浏览器厂商与开发人员也在额手相庆、同贺Flash时代的终结。他们发现由SVG(即可伸缩矢量图形)等新型格式所带来的DOM层在整合方面更具优势。SVG与HTML共同构成一套规模庞大的标签集，而这通常更易于Web开发人员使用。此外，另有大量API能够对Canvas对象进行精雕细琢，且通常都有利用到显卡提供的强大性能支持。综合这几大因素，我们似乎已经没什么理由继续坚持Flash了。
热门：大数据(不涉及Hadoop的分析技术)
冷门：大数据(Hadoop)
每个人都希望成为同侪中的风云人物，如果实在达不到这一高度，那么宁为鸡口、不为牛后也是多数人民群众的首要选择。因此，我们一如意料地看到“大数据”一词在各企业高管层风靡之后，大部分领导者都倾向于寻求最大、最强劲的大数据系统——这种感觉似乎跟他们购买游艇或者办公大楼时非常相近。
有趣的是，其实大部分企业事务的规模都没有大到必须使用高级大数据解决方案。当然，像谷歌或者雅虎这类努力追踪所有用户的网络浏览记录、需要处理PB甚至更高量级数据集的企业确实有必要做大做强。不过大多数公司都能够将数据集简单保存在一台常见PC机的内存当中。我目前使用的这台电脑拥有16GB内存——足以容纳十亿个容量正常的事件。而且对大多数算法而言，数据也没必要一直盘踞在内存当中，使用SSD已经完全足够了。
我并不否认，某些企业可能需要一套由数十台并行运作的设备构成Hadoop云体系，从而实现快速响应。然而从普遍意义上讲，大家只需要一台设备就足以搞定这类工作，还能够由此省去各设备之间协调与沟通的麻烦。
