最近写过些Java学习相关的文章。发布之后，通过留言或私信，我又收到了不少很有价值的问题。所以就通一整理分享下。
关于Spring Boot
Spring Boot是目前学习和应用的热点，所以就有不少人说：“Spring和Spring MVC已经过时，不需要再学习了”。
在我看来，上面的观点是极端错误和不负责任的。
从设计目标来说，Spring Boot只是实现了Spring的自动化配置，降低了项目搭建的复杂度。
从技术上说，Spring Boot的底层依然是Spring的核心机制，包括IOC、AOP，以及实现者 - Spring容器。所以，Spring Boot作为一个承载者。如果承载的是web项目，Spring MVC该怎么工作，还是怎么工作。
与“传统”程序不同，Spring应用主要通过配置、注解，然后由Spring容器统一装配运行。因此，如果程序员不能对底层机理做到“了然于胸”，则对整个系统的运行逻辑必然是“云里雾里”。
因此，在实际项目中，Spring系统一旦出了问题，许多“半吊子”程序员就会感到不知所措。为了快速“解决”问题。只得在Spring配置上胡乱折腾。所以到最后，很多Spring程序（包括业界著名公司）都被改的面目全非，腐败不堪，充斥着各种冗余和冲突。
而Spring Boot虽然简化了Spring配置，但同时也使程序离Spring本质越来越远。整个程序的运行逻辑更加“云里雾里”。一旦出了问题，更加令人不知所措。
所以，从程序的健康出发，从程序员的职业发展出发。Spring Boot的开发者，反而更有必要掌握Spring的底层原理，正所谓“无真相不自由”。
而且，以我的经验。如果你扎扎实实从Spring基础一路走来，到了Spring Boot这里，也就是“临门一脚”的问题。因此，学习Spring，最“正”的路径依然如下：
Spring -> Servlet -> Spring MVC -> Spring Boot
JPA与Hibernate
JPA作为一个持久化规范，仅定义了OR映射的规范（包括一系列注解），但本身并没有具体的实现。
在实际应用中，JPA的具体实现既有Hibernate，也可以通过spring和把jpa和Mybatis结合起来。但因为Hibernate的高可配性，因此从概念设计上来说， Hibernate对JPA的实现显得更加“自然”。
但是，无论是业界还是我本人，偏爱Mybatis的原因和JPA关系不大，关键是因为Hibernate相对不够灵活，从而带来的高学习成本和调优成本。
当然，毫无疑问，Hibernate是一个非常优秀的框架。至于你所在的团队是否选择它，肯定是综合考量的结果。其中既包括团队的技术现状（例如是否有Hibernate大牛），也包括项目的规模，及灵活性需求等。
而在其他文章中，我对Hibernate的观点，主要是针对高效学习来讲的，毕竟人的精力是有限的。
关于大数据
前面的两篇文章，面向的主要是Java web开发者。
当然，Java开发，除了Web，还有大数据等方向。虽然都是学习Java，但内容肯定有所偏重。这里我就简单阐述下，以免对其他方向（例如大数据）的学习者有所误导。
做大数据开发，无论是做Hadoop的Map Reducer，还是Storm的topology（拓扑），最常见的实现方式还是Java。从这一点来说，对Java基础知识的学习，大家都是一样的。
但差别在是否要学习Spring？这决定于你对自己的定位！
如果你把仅自己定位在数据处理上，只需编写Map Reducer或topology，那么你完全可以不学习Spring。
但是，一个完整的大数据系统，必然是一个综合系统。其中包括系统配置、数据的收集、传输、存储、展示等子系统。而如何把这些子系统整合成一个综合系统，则是Spring的专长，这也是JavaEE面临的核心问题。
因此，从系统开发角度来说，大数据开发者依然应该学习Spring。只不过从优先级上来说，完全可以把Spring往后排一下。
最后
上面是我的一家之言，肯定有错谬之处，见谅！
祝好！