1.16记录

今天在网上看了看相关的语言，做下记录。
其实我之前接触过Linux，也用过一些数据库的增删改查。今天就粘贴一下那些大数据学习里肯定离不开的Linux命令:
一、文件与目录操作（最常用）
这些命令是大数据学习中使用频率最高的，几乎每天都会用到。
ls：查看目录内容
示例：ls -l（详细）、ls -a（含隐藏文件）
cd：切换目录
示例：cd /opt、cd ~（回到家目录）
pwd：查看当前路径
mkdir / rmdir：创建 / 删除目录
示例：mkdir -p /data/logs（递归创建）
cp / mv / rm：复制 / 移动 / 删除文件
示例：
cp a.txt b.txt
mv a.txt /tmp/
rm -f a.txt（强制删除）
rm -rf dir/（递归删除目录）
大数据场景：上传数据、移动日志、清理临时文件都会用到。
二、文件内容查看（大数据必备）
在大数据中经常要查看日志、配置文件、数据文件。
cat：查看文件全部内容（适合小文件）
more / less：分页查看（适合大文件）
head / tail：查看头 / 尾
示例：
head -n 10 access.log
tail -f access.log（实时查看日志，非常常用）
wc：统计行数 / 单词数
示例：wc -l access.log（统计行数）
三、文本处理命令（大数据开发高频）
大数据处理中经常要分析日志，这几个命令非常重要。
grep：搜索文本
示例：
grep "ERROR" app.log
grep -n "WARN" app.log（显示行号）
awk：文本分析工具（非常强大）
示例：取日志中的 IP 地址
awk '{print $1}' access.log
sed：文本替换
示例：
sed 's/old/new/g' a.txt
大数据场景：日志分析、数据预处理、快速统计。
四、权限管理（Hadoop/Hive 环境经常遇到）
Linux 权限是大数据初学者最容易踩坑的地方。
chmod：修改权限
示例：chmod 755 start.sh
chown：修改所有者
示例：chown -R hadoop:hadoop /data
大数据场景：HDFS、Hive、Spark 运行时权限不足会报错，需要会改权限。
五、压缩与解压（大数据文件很大）
大数据中经常处理压缩包（.tar .gz .zip）。
tar：打包 / 解包
示例：
tar -zxvf spark.tar.gz（解压）
tar -zcvf data.tar.gz data/（压缩）
unzip：解压 zip
示例：unzip data.zip
六、系统信息查看（调优必备）
后面学习 Spark、Flink 时需要查看系统资源。
top：查看进程和资源占用
df -h：查看磁盘空间（非常重要）
du -sh：查看目录大小
示例：du -sh /data
free -h：查看内存
大数据场景：磁盘满了、内存不够、进程挂了都需要这些命令排查。