根据IDC统计，尽管受COVID-19新冠大疫情的影响，年全球IT行业的年收入也达到了4.05万亿美元。
软件开发已成为企业的资产，可帮助企业创新，发展和壮大。IT产业中最重要的是技术创新（创造），年新年伊始，我们来总结一下，新一年里主要技术发展趋势，那些技术才是迫切需要学习。
NativeAPP开发
NativeAPP是指为特定平台（iOS应用程序或Android）使用特定语言构建的软件应用程序。
随着手机移动互联网和物联网的发展壮大，本机应用程序的开发仍然是目前市场开发的热点。尤其是在金融技术/银行，多媒体，游戏和其他对性能和界面有严格需求的行业。本机应用程序开发可提供增强的用户体验和强大的性能。由于移动应用变得越来越普遍，并且增强用户体验是企业的重中之重，因此主动式应用程序开发有望获得更大的吸引力。
渐进式Web应用
渐进式Web应用程序（ProgressiveWebApp，PWA）是指可以在任何浏览器上执行的支持互联网的应用程序，通常它由服务器端脚本(Java、Golang，PHP，Node．ｊｓ等)和客户端脚本(JavaScript和HTML)组成的。PWA和传统网站最明显区别是
网站更易于访问，而Web应用程序可以提供更广泛的功能和更高的性能。
PWA的一些突出特征是：
进步
这些应用程序适用于每个用户，无论浏览器和位置如何。因此，无论使用哪种浏览器都没关系，PWA将起作用。
反应灵敏
PWA可以适合任何设备。无论是台式机，移动设备还是任何其他设备。
PWA不依赖于连接性
PWA的最显著特征之一是它们可以在低质量的网络上工作，甚至可以在脱机状态下工作。
尽管有上述的完美设计和优点，渐进式Web应用程序当前仍处于起步阶段，预计渐进式Web应用程序开发将在年主导市场。
大数据计算：从HadoopMap-Reduce到ApacheSpark
之前大规模数据集计算架构主要基于HadoopMap-Reduce，该架构有一些局限性，比如性能上、实时性上等。ApacheSpark主要解决了HadoopMap-Reduce的这些局限性。
Spark与Hadoop相比，最大的不同是它在内存中的处理所有内容，并且可以将计算结果（中间结果）缓存起来而不用每次操作后都存储数据：
MapReduce分步对数据处理:从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…
Spark则是在内存中完成所有数据分析：从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，
由于处理数据的方式不同，Spark比MapReduce要快得多，Spark批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近倍，可以响应实时性的业务请求。
如果对数据处理时间需求性不大，则MapReduce的处理方式可以的。但是有很多业务，比如智能设备和传感器收集数据，日志监控等，则需要实时性处理，这时候就只能使用Spark了。
由于行业需求和其快速处理的优势，Spark迅速接管了分布式批处理作业，预计将在年，及更长时间内后统治行业大数据批处理的架构。
前端开发：Angular，React和Vue
Vue，React和Angular2是最流行的前端年使用的前三大框架。专家预测，这些框架将在年继续流行。
ReactJS允许编写更少的代码，而虚拟DOM的实现可以提高性能。这是JavaScriptFramework开发人员的最常见选择。
Angular2+框架允许简单的路由，使其比其他前端开发框架更具优势。它有助于构建引人注目的用户界面。
Vue开源的有国人编写的JavaScript框架，可以用于开发单页面APP，还可以用作Web应用程序框架，Vue的MVVM数据双向数据绑定和灵活插拔的组件系统，具有简单、灵活的特点。相比其它的MVVM框架，Vue更容易上手。
还有NodeJS被认为是快速和可扩展网络应用程序（全栈开发）的首选框架。它既快速又轻巧，被广泛使用。
这些框架是年最流行的前端（全栈）的框架，并将在年继续热门。
跨平台和混合部署
为了向用户提供灵活的体验，本地应用程序本不是是唯一的选择，可以使用混合应用程序并依靠Web技术和浏览器渲染。或者，也可以使用跨平台工具，例如Webview，ReactNative和Flutter，以及借助第三方平台小程序的跨平台方案实现，比如