作为一个程序员，我的关注点涵盖了web开发、分布式系统、数据处理、网络安全以及软件架构。

在我看来，web是最流行的、天然跨平台的展现和可视化技术，而分布式系统则是程序协作、协作程序的最适架构。数据处理是一项需要基础、技巧、认知、视野以及领域知识的任务。持续精进这些领域的能力，会不断夯实我的基础、提升我的技能和认知层次。

我认为能力的提升源自持续的积累和努力。基础知识的掌握是不可或缺的，包括但不限于数据结构和算法、网络知识（如TCP/IP、P2P、HTTP等）、计算机体系和操作系统等。这些知识的掌握永远没有终点，每一次深入学习和实践，都能带来新的领悟和提升。当你能深入理解和运用诸如严蔚敏的数据结构、算法导论中的算法，以及实际项目中的类库和框架时，你的功力就会得以体现。

知识结构的重要性与项目经验是相辅相成的。同样的项目，不同的知识结构可能导致不同的提升和总结，这种提升对于后续项目的进行和复杂问题的解决具有极大的影响。有十年工作经验与仅仅一件事重复十年是完全不同的，差别就在于知识结构的深度和广度。

对于技术实用论，我认为虽然没有经历过某些特定的环境或技术可能意味着暂时不了解某些知识，但这并不代表我们就不能有自己的兴趣和追求。实力固然重要，但运气也是不可忽视的一部分。很多技术知识的获取并不局限于特定的环境和领域，我们可以通过多种渠道学习并获取灵感。虽然我们不能忽视间接知识的获取和实践的重要性，但也要认识到知识和技能的积累是一个长期的过程。在这个过程中，我们需要保持谦逊和自信，坚持自己的原则并不断提升自己，才能在这个不断变化的技术世界中保持竞争力。同时我们也要明白知识和技术的获取并不只是为了功利目的而存在。真正的学习过程应该注重深度理解而非表面功夫能够代替的，在积累知识和技能的过程中也能寻找到自我提升的机会。因此我们不能一概而论地将中国人与技术的水平划等号或者简单地认为挣钱就是最重要的目标而忽视自我成长和学习的机会。当我们谈论Hadoop或编写其他技术代码时，很容易陷入一个狭隘的赚钱视角。这种观点实际上限制了我们的视野和潜力。在这个世界里，挣钱固然重要，但我们对技术的追求和理解不应该仅仅被金钱所驱动。

无论是研究Hadoop、开发一个迷你操作系统还是编写虚拟机，这些技术的深度和广度都超越了金钱的衡量。阅读源代码并亲自实现，这种愚公移山的精神会推动我们不断前进，去深入了解更多、更精准、更深刻的知识。许多Hadoop专家仅仅通过研读源码就能出书，这表明了技术研究的价值不仅在于应用，更在于对知识的深入理解。

实际上，许多公司在实际应用中可能只是运行一些简单而成熟的挖掘算法。例如，爱奇艺的工程师做线性回归也是以实用为主。尽管这些公司在处理日志时可能面临一些限制，但这并不意味着它们无法探索更先进的算法或技术升级。有时候，选择不换SSD并不是因为不重视技术革新，而是受到环境或条件的限制。但这并不意味着我们应该放弃研究和探索。

关于挣钱，我认为只要我们充满热情并致力于做好自己的工作，钱自然会来。收入的高低往往取决于我们所从事的工作是否处于高收入区间。在现实的消费压力下，我们可能会感到收入与期望之间存在差距。夜生活中的消费可能远超我们的工资，但这并不代表我们不能与技术领域的精英们分享共同的兴趣和追求。即使我们与外围人士在某些方面的收入有所差距，但我们依然可以通过自己的努力和热情在技术领域取得成就。

我们不应该过于局限地将写程序和挣钱等同起来。我们应该关注技术的本质和价值，追求自己的兴趣并努力提升自己，这样我们自然会有更多的机会和途径去获得成功的收入。让我们超越金钱的束缚，追求技术的真正价值吧！