如何学习Linux：糙快猛的大数据之路（ 只讲大数据开发用到的）

学习Linux系统，为了快速进行大数据开发，你可以遵循以下步骤：

1. 安装Linux环境：可以使用虚拟机安装一个Linux发行版，如Ubuntu或CentOS。
2. 基础命令与操作：熟悉基础的Linux命令，如ls、cd、cat、grep等，并理解文件系统、权限等概念。
3. Shell脚本：学习编写简单的Shell脚本，以自动化常见任务。
4. Linux环境下的编程：如果你打算进行大数据开发，可能会涉及到C/C++等语言，可以学习基础的编程知识。
5. 数据库：了解关系型数据库如MySQL的基本使用，以存储大数据处理中的中间数据。
6. 版本控制：学习Git等版本控制工具，用于代码和数据的版本管理。
7. 大数据工具：熟悉Hadoop、Apache Spark等大数据处理工具。可以从安装开始，逐步熟悉它们的使用。
8. 集群管理：如果你打算在集群环境下进行大数据处理，需要了解如何管理和维护Hadoop集群。
9. 数据处理：学习使用MapReduce、Hive、Pig等技术进行数据处理。
10. 性能优化：学习大数据处理的性能优化技巧，如数据压缩、内存管理等。
11. 学习资源：利用在线教育平台、技术论坛和社区，如Stack Overflow、Quora、GitHub等，获取帮助和分享知识。
12. 实践：通过实际项目来应用所学知识，不断调试和优化代码。
13. 持续学习：随着大数据领域的快速发展，保持对新技术和趋势的关注和学习。

这个路径是粗略的，根据你的具体需求和目标，你可能需要在某些领域深入学习，而在其他领域有所了解。记住，实践是最重要的，只有通过编写代码、设置环境和处理数据来提高你的技能。