有哪个Linux *** 作系统推荐?

linux发行版本主要以下几种：

1、ubuntu桌面版系统：

对于不擅长系统 *** 作命令的人员，使用比较方便。

2、SUSE网络服务功能强的系统：

如果想把服务器充当路由设备，或邮件服务器，可以关注。

3、Debian安全性较好系统：

有些对系统安全性要求高的企业会作为优选。

扩展资料：

Linux优点：

1、Linux继承了Unix的特性，具有非常强大的网络功能，其支持所有的因特网协议，包括TCP/IPv4、 TCP/IPv6和链路层拓扑程序等，且可以利用Unix的网络特性开发成出新的协议栈；

2、Linux系统工具链完整，简单 *** 作就可以配置出合适的开发环境，可以简化开发过程，减少开发中仿真工具的障碍，使系统具有较强的移植性。

先看你别的东西有什么需求。比如软件，硬件。还有会用什么，能用什么。

你的目的是做数据挖掘，不是去用什么 Linux 系统。

先找到重点你需要的东西，之后再去决定这些和你没什么直接关系的东西。

大数据技术由浅入深依次掌握：

Java语言基础：

Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类；

HTML、CSS与JavaScript：

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用；

JavaWeb和数据库：

数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕；

Linux基础：

Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器；

Hadoop生态体系：

Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop文件I/O详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie；

Spark生态体系：

Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、Spark SQL与DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程；

Storm实时开发：

storm基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解；

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