Unix系统数据科学环境配置与优化实战手册

在Unix系统上搭建数据科学环境，首先需要安装基础工具链。推荐使用Debian或Ubuntu等Linux发行版，因其包管理器简洁易用。通过apt-get命令可快速安装Python、R、Git等常用软件。

Python是数据科学的核心语言，建议安装Anaconda或Miniconda来管理虚拟环境。Anaconda提供了丰富的科学计算库，而Miniconda则更轻量，适合对空间敏感的用户。配置环境变量后，可直接在终端调用Python和Jupyter Notebook。

数据科学工作流中常涉及大数据处理，因此需安装Hadoop或Spark。这些工具可通过官方仓库或源码编译安装。配置好JAVA_HOME环境变量后，确保集群节点间的SSH免密登录，以提升分布式任务执行效率。

优化系统性能可从内核参数调整入手。修改/etc/sysctl.conf文件，增加内存和网络相关参数，如vm.swappiness和net.core.somaxconn。同时，关闭不必要的后台服务，释放系统资源。

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（编辑：云计算网_梅州站长网）

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