第一 java的内存强调预分配，oom往往只是设置的最大值小了
第二 大数据大的核心是分布式的存储和计算，内存占的少还分布个p，不符合大数据场景
第三 大数据是比较重量的，使用手感很重要，灵活而严谨的语法和类型系统非常重要，范型，函数式，并行是基本需求，丰富的数据结构和生态环境缺一不可，灵活的错误处理机制可以大大减少使用成本
go的语言设计上就是和大数据需求冲突的
一个协程出错带崩整个进程，抽象只能靠object和反射，多返回值没法级联调用，函数只能括号套括号，数据结构只有map和动态数组，错误机制只是一个官方定义的接口的语言
虽然不是不能做，但是现在大数据开发的话，明显稍显蹩脚，大数据使用的话，是不是会用sql就完事了
至于基础建设，有docker，tidb，还要啥自行车
有没有好的包管理，对生态非常重要，因为引用的成本就不一样，大数据是一个综合性非常强的领域，生态一定要丰富，go现在的应用相对偏低层和微服务，原因就web处理是go原生自带的，而底层工具对第三方要求的也少，而go在组件层面的生态也就到此为止了，如果go完全满足了大数据开发的需求，那它在复杂度上和java也不会有太多区别，也就失去了go本身上手容易开发快的优势了