@binux git 的分布式和分布式系统没有关系。但分布式数据库是分布式系统的子集。

只看 LZ 发的这个链接里，好像并没有看到什么“重新定义分布式”的问题。

但 @marcong95 一二楼说的场景（云存档等）和分布式数据库没有关系，单机也能提供一样的接口。

不能以语言来限制自己的开发范围，开发语言从来都只是工具。

对于基于这种策略的 node 来说，archive cold data 的收益是不是就非常非常低了。。

@ikas +1 轻量级就别叫大数据了。单点的统计排序的策略也很多。

@Feep 错误。进 BIOS 可调。

@levelworm Sedgewick 这本也可以视作数据结构的学习书吧。。个人感觉还是挺自学友好的一本书（相比国内本科教材

in 的速度不快吧。。可以用 grep 试试

这个场景…mapreduce 启动！

这么多 tab，大脑 context switch 的过来嘛。。

@zagfai 有可能不是对 redis 的误用，而是你没有想象过这样的需求场景。

@NotreDame 我只相对了解传统 system 领域的。国内工业界大厂的话，可能阿里华为两个做的比较好吧。另外就是 PingCAP 等 startup 也做得挺不错。考研的话，其实国内做的好的（指能发顶会）也没几家高校。

如果你对研究这件事情有热情那可以考虑考研。如果没有，且工业界热门的东西（比如 DB ），有没有读研也不是很关键吧，毕竟 system 也是很工程的领域。

@Accelerant Pro14 5800H，没有出现供电低了性能释放爆降这个问题。

@James369 这个我认可，在大厂里，这样的分工也很常见。不过研究算法的是研究员，整合系统做实现的叫“算法工程师”。

@James369 21L，所以问题就变成了，你身边的“算法工程师”能否代表工业界算法工程师的普遍情况？

@James369 你这话的问题在于你不了解算法实际部署的问题。在很多场景下，并不是我给出一个算法，这个算法直接对接新数据，直接输出你想要的结果。除了楼上所说的资源限制以外，对于实际场景针对性的优化、finetune 、特征的处理都是算法最后效果好坏中很重要的一环。而不仅仅是算法是否 fancy，是否有发表论文。
和 @p2pCoder 说的一样，实际业务上线的算法有方方面面的角度需要考虑，而不是哪一个是 state of the art 就拿来用。不要低估特征处理等的重要性。

至于你说的"很多算法工程师只会用 Python （甚至连计算机系统原理都不懂）"，就只是你所处环境的 bias 了。