linux方面就业前景如何？具体有哪些方向？

现在几乎每个公司都需要Linux系统运维人才，所以它的就业前景是非常的广阔，至少在几十年内不会被替代，当然它的技术更新也非常快，你要不断适应社会发展，不停地去提升自己的技术和能力。

例如 刚入手Linux运维的 他只需要知道Linux的基本 *** 作 基本命令(cd,ls,ll,mkdir,mv,cp等)以及一些基本的理论知识。Linux中级运维的话 需要掌握 熟悉shell/Python脚本的编写代码，基本的web服务器(Apache、Nginx、Tomcat等)的搭建以及mysql数据库的管理和一些IP/UDP/FTP等协议的了解。

Linux高级运维 需要掌握 熟练shell/Python脚本代码编写，nginx负载均衡,Lvs的缓存服务器，ansible批量处理配置文件，批量处理系统设置等，服务器的后台监控及日志分析报警故障的处理（Zabbix），K8s+docker容器镜像的配合使用，mysql数据库的管理 主从复制，读写分离等

所以你不用担心Linux运维有没有前途的问题，只要你有技术，只要这个技术没有被社会淘汰，那么你就是有前途的。

总而言之，Linux的前景非常好，在十几年之内是没有问题的。而你要担心的是自己技术是否过硬，是否不会被淘汰。

另外，Linux的就业方向分为系统、网络、服务、集群、网站、网络应用方向，负责Web应用服务器、Mail应用服务器、中间件或J2EE服务器。

嵌入式开发、Linux应用、内核驱动开发方向，负责Linux下的C/C++系统程序开发、嵌入式Linux开发。

Linux下的数据库，如MySQL、Oracl方向。

初级的Linux运维工程师，月薪8K—10K左右

中级的Linux运维工程师，月薪10K—18K左右

高级的Linux运维工程师，月薪18K—30K左右

在这只是简单的分为了初中高三个级别，当然地域不同，薪资也会有很大差别，像北上广深工资会高一些，其他二三线城市会低一些。另外，跟你的经验和能力也是有关的。

姓名：岳知润                        学号：19020100124             学院：电子工程学院

【嵌牛导读】 本文将对嵌入式与大数据科学的联系以及相关技术进行介绍

【 嵌牛鼻子 】嵌入式、大数据

【 嵌牛提问 】嵌入式在大数据科学中如何应用？

【 嵌牛正文 】

嵌入式主要就是读取各种输入信号，利用微处理器进行处理之后再在特定的接口输出各种波形的信号，这里的输入信号可以是各种传感器(位置、速度、温度、光照、烟雾、压力、湿度)的电压、电流信号，也可以是通讯信号，而输出的信号则可以作用于各种开关电路和马达（motor），这些开关电路和马达则会作用于被它们驱动的系统（电梯、空调、微波炉、烤箱、机器人、汽车、飞机...）。

可以说一个嵌入式系统就是一个最小的信号处理单元，而每一个信号处理单元则都完成着某一个特定的任务。由于信号处理单元是各个电子产品里面的重要组成部分，嵌入式系统也是各个电子产品里面的重要组件。随着时代的发展，尤其是大数据的新起，嵌入式系统也在单纯的输入输出和信号处理组件上添加了更多的组件来支持大数据应用，包括语音处理模块（mp3、wma...）、图像处理模块、通讯模块（usb、tcp\ip、wifi、bluetooth...）、加密模块（hash、public key...）

而大数据则是对一系列处理海量数据技术的总称，里面包括了数据的存储和调用（hadoop、spark、kafka...），数据分析和挖掘（statistics、machine learning、nlp、ocr、）以及数据可视化展现（BI、javscript...）。不管这些技术是什么，里面涉及到的一个核心就是数据量大，如果数据量不大，那这些技术的存在价值就会大打折扣，而嵌入式系统则可以提供海量的数据。一般的嵌入式系统通常都有几十上百个接口，也就是至少2位数的输入信号（数据流），而这些接口的采样频率通常成百上千，也就是说1秒钟每个信号会产生至少100多个数据，那可以大概保守计算下一个嵌入式系统一天就可以有10*100*24*60*60=864000000条数据，可以完全满足大数据的要求。而且不同于网络上的数据，这些经过嵌入式系统之后的数据格式统一，需要额外清洗的工作量也很小。

如果说要将嵌入式和大数据结合，可以从整个数据流动的方向来看，嵌入式负责前期的数据收集，而大数据则负责后期的具体应用。由于嵌入式的广泛的使用，前期可以收集到的数据覆盖了我们生活的方方面面，包括不限于电量消耗、河流水质、地震灾害、汽车驾驶、家居环境，而大数据则可以通过研究历史数据再结合实时数据来进行分析和诊断，也可以把诊断结果推送给嵌入式系统实现一个闭环控制。

目前来说嵌入式和大数据的结合的领域主要有自动驾驶、智慧交通、海绵城市和智能家居。我们的汽车本身就是一个庞大的嵌入式系统，里面囊括了各种各项的传感器信息，汽车的ecu根据各种汽车环境指标来实时的调整发动机的转速，有了大数据技术之后，汽车里面的数据都可以实时的传回到本地服务器来进行分析，而本地的分析又可以传回到汽车里面给驾驶人提供有用的信息。同样的，智慧交通通过嵌入式系统收集交通数据，在经过大数据处理时候实时调整红绿灯的时间。而海绵城市和智能家居也是通过嵌入式系统收集我们的环境信息来创造宜居环境。

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。

1、Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。

2、Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux *** 作系统，Windows *** 作系统是封闭的 *** 作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础 *** 作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与 *** 作。

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