linux shell脚本管理系统实例 linuxshell脚本中如何引入当前的系统环境变量？
linuxshell脚本中如何引入当前的系统环境变量？
你的export命令是给当前shell的，当前console一关，shell一退，就没了。
你应当及时把它在写有时候启动后时都加载的shell脚本里（系统的/etc/bashrc或则用户的~），它会在你每次正常启动shell时都被先执行。
Unix的所有环境变量、命令行指令alias什么的，都是可以使用这个机制。
linux的shell脚本编程中，如何确保一条指令指令执行成功了之后再进行下一条指令？
不使用echo$?收不到上条命令的标准输出，如果没有回的是0就华指上条命令是顺利的，如果不是是出错输出或是没有输出，那个返回的都也不是0。例：判断httpd有无启动上次没看下面makeampampsomethinginstall前面那条命令不能执行成功后才能够先执行后面那条命令。
大数据主要学习哪些内容？
这是一个更加好的问题，才是一名IT从业者，同样确实是一名教育工作者，我来解释帮一下忙。
大数据在多年的发展，已经慢慢的不能形成了一个也很庞然且系统的知识体系，整体的技术成熟度也巳经比较高了，所以当前学习大数据技术也会有一个比较好好的学习体验。
而大数据牵涉到到的内容比较比较多，但大数据技术与行业领域也有比较比较紧密的联系，因为在去学习大数据的时候，既也可以从技术角度出发去，也是可以站稳脚步行业来怎么学习大数据。对于学生来说，是可以从大数据技术体系来去学习，而相对于职场人来说，也可以结合自身的行业和岗位任务来怎么学习大数据。
不管是学生应该职场人，要想自学大数据都是需要掌握到200以内几个基本都内容：
第一：计算机基础知识。计算机基础知识相对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是要先自学的。编程语言是可以从Python就开始学起，但是如果没有未来要从事外贸专业的大数据开发，也是可以从Java结束学起。计算机基础知识的学习具有是有的难度，学习过程中要看重实验的作用。
第二：数学和统计学基础知识。大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定最需要数据分析，因此才是数据分析基础的数学和统计学知识就比较好不重要了。数学和统计学基础这对大数据从业者未来的成长空间有比较好重要的是的影响，所以你必须如此重视这两个方面知识的学习。
第三：大数据平台基础。大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台牵涉到到分布式存储和分布式计算等基础性工作功能，完全掌握大数据平台也会这对大数据技术体系自然形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以不从Hadoop和Spark开始学起。
我从事外贸互联网行业二十年，目前也在带计算机专业的研究生，通常的研究方向聚集在大数据和人工智能领域，我会相继写一些跪求互联网技术方面的文章，感兴趣朋友可以不关注我，也许是有会收获不小。
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