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本篇文章给大家谈谈运维为什么需要linux，以及运维工程师为什么需要会使用数据库对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、运维需要会linux哪些... 本篇文章给大家谈谈运维为什么需要linux，以及运维工程师为什么需要会使用数据库对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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运维需要会LINUX哪些方面
1、linux运维需要学什么linux系统最初可以学Linux基础知识、基本命令。还可以学习Linux用户及权限基础、Linux系统进程管理进阶、linux高效文本、文件处理命令、shelI脚本入门等等知识。
2、运维需要用到的东西很杂，从硬件设备到软件维护。硬件设备比如服务器的安装网络的部署布局，最好能够了解防火墙，路由器，交换机的设置。linux系统的深入了解。
3、等等，凡是关系到服务质量、效率、成本、安全等方面的工作，及涉及到的技术、组件、工具、平台都在运维的技术范畴里。
4、中高运维工程师，需要掌握以下基本技能：高可用技术：业务比较复杂，用户群体比较大的企业，一般都会用到高可用技术，提升用户体验。那么主流的keepalived，heartbeat等是必须要熟练应用的。
linux到底有什么用好处
稳定性 Linux的稳定性非常高，这一点也是非常有益的，因为它不需要频繁地重启。您的Linux系统很少减慢或冻结。与在windows中一样，您需要在安装或卸载应用程序或更新软件后重新引导系统，但Linux并非如此。
更轻松地解决高级技术错误和问题 由于您拥有可以直接访问操作系统核心的源代码，因此您可以更轻松地解决较重的错误和问题。
linux是开放源代码的操作系统，它的每一个操作，你都能够充分了解，并且可以按照你的想法加以修改，这对一个计算机学生或者计算机爱好者来说，无疑是有很大帮助的，它可以让你知道系统是怎样工作。
此外，Linux的开源特性意味着它的源代码对所有人都是可用的，任何人都可以对其进行修改和改进，从而促进了技术的共享和发展。除此之外，Linux还具有出色的性能和稳定性。
Linux用途：做为服务器安装各种企业应用、服务。比如：Web服务（apache，就是能架设网站的）、数据库（MySQL，存储网站信息数据的）、博客系统（wordpress）。
桌面应用。随着ubuntu、fedora等优秀桌面环境的兴起，Linux在个人桌面领域的份额逐渐增加。嵌入式应用。Linux运行稳定，对网络支持好，成本低；广泛支持大量微处理器架构、硬件设备、图形支持和通信协议。服务器应用。
LINUX是什么?
1、Linux通常被认为是一套操作系统，实际上它是一系列Linux内核基础上[_a***_]的操作系统的总称。
2、linux是一种操作系统内核。全称为gnu/linux。这是一种免费且可以自由传播的类unix操作系统。最早发布于1991年10月5日。版本包括Debian，Ubuntu，RHEL，Cent OS，Slackware等。
3、什么是Linux Linux 通常被认为是一套操作系统，实际上它是一系列Linux内核基础上开发的操作系统的总称。
为什么要学习Linux
首先我们学习linux，我们要从基础开始，因为，linux系统中不变的是命令，掌握了命令，那就什么都不用在从新学习了。然后就是要找一本比较好的工具书，一本错误观念的工具书却会让新手整个误入歧途。
Linux是一种免费而且自由开放源代码的操作系统，也是目前运用领域最广泛、使用人数最多的操作系统。
开源 提到linux的优点，首先就是他的开源；任何人都是可以查看他的源代码的，而Windows则不开源，所以你要经常的打补丁，修补漏洞之类的。
因为Linux系统被广泛应用于企业服务器上。涉及各行各业，企业需求量大，待遇薪资高。
Linux具有高安全性 与其他操作系统相比，Linux的软件漏洞和***威胁要少得多。通过学习Linux，您可以掌握更多关于系统安全的知识。
学习Linux有很多东西，我建议你首先要注意***们在哲学上的思路。Linux是由Unix产生的，最终他的实现及他基础上很多应用软件都是基于一个哲学理念“把任务分解成一小块一小块完成”，可能现在你觉得这是件很简单的道理。
大数据需要学习Linux吗?
学习大数据必须掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业水平，但必须掌握Linux系统的基本操作，能够处理实际工作中遇到的相关问题。大数据专业三，SQL课程 大数据的特点是数据量大，所以大数据的核心之一就是数据存储。
学习大数据必须掌握一定的Linux技术知识，不要求技术水平达到就业水平，但必须掌握Linux系统的基本操作，能够处理实际工作中遇到的相关问题。SQL：大数据的特点是数据量大，所以大数据的核心之一就是数据存储。
大数据需要学习的内容有：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix；Redis；Flume；SSM；Kafka；Scala；Spark；Azkaban和Python与数据分析。
编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。
首先要学习编程语言，学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了，大数据的专业课程有Linux，Hadoop，Scala， HBase， Hive， Spark等。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。
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