写在开头
其实除了我一直在学习整理的 数据挖掘内容 之外，其实技能树还有另外一个生信入门的系统课程！—— 生信入门&数据挖掘线上直播课5月班
但是因为之前读书的时候，一直用的linux处理的数据，用了三年，自我感觉比较熟悉，再加上工作之后基本上是用的下游数据以及可视化的内容，所以也没有仔细学习上游！
不过五一趁着有空，跟完了师兄讲的linux部分，这不学不知道，师兄讲了这么多好东西！
对于课程上附加的小知识点，已经和师兄审批过了，容我慢慢给大家整理出来！
学习之前先看看为啥子要学习吧！所以这期就整理一下为什么要用服务器分析数据，以及Rstudio server不够吗为啥还要学linux命令！
为什么要用服务器
过于专业，所以参考的AI整理的。
1. 处理器性能
服务器通常配备多核、高主频的处理器。例如，一些高端服务器处理器拥有几十个核心，像英特尔的至强（Xeon）系列处理器。这些处理器能够同时处理大量的线程，对于数据密集型任务，如大数据分析中的并行计算，可以极大地提高处理速度。
相比之下，笔记本电脑的处理器虽然也在不断升级，但受限于散热和功耗等因素，核心数量和主频通常低于服务器处理器。
2. 内存容量和速度
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服务器的内存容量往往可以达到几百GB甚至数TB。这使得服务器能够将大量的数据加载到内存中进行快速处理。 -
笔记本电脑的内存容量一般在8GB - 64GB之间，对于一些小型的数据分析任务可能足够，但对于大型的数据分析项目，如处理大规模的基因组数据，内存容量的限制会导致数据处理过程中频繁地进行磁盘交换（swap），严重影响性能。
比如我的联想小新32G的内容，能跑动十万以内的单细胞数据，十五万往上就有点带不动了！但传到服务器那就是轻轻松松！
3. 存储能力
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服务器通常配备多个硬盘，可以组成RAID（独立磁盘冗余阵列）等存储架构。RAID不仅可以提高存储容量，还能提供数据冗余和性能提升。
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笔记本电脑的硬盘容量相对较小，一般在512GB - 2TB左右，且扩展性有限。
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而且服务器的硬盘通常是企业级硬盘，其读写速度和可靠性都优于笔记本电脑的消费级硬盘。在数据读取速度方面，服务器可以快速地读取大量的数据，这对于实时数据分析等场景非常重要。
目前小谢有的存储设备主要有：2TB的电脑自带硬盘，2TB的移动硬盘，以及2000G的服务器磁盘空间，虽然可以把不常用的数据放到移动硬盘，但还是需要清理一下电脑。
4. 操作系统优化
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服务器操作系统是专门为服务器应用场景设计的。它们在多任务处理、资源管理等方面进行了优化。例如，服务器操作系统可以更好地管理进程的优先级，确保关键的数据分析任务能够获得足够的系统资源。
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笔记本电脑的操作系统（如Windows 10、macOS等）虽然也具备多任务处理能力，但在资源分配上更偏向于满足用户日常的多样化需求，如同时运行办公软件、浏览器等多种应用程序。在长时间运行数据处理任务时，笔记本电脑操作系统可能会因为其他应用程序的干扰而出现性能波动。
我日常跑数据量较大的单细胞分析的时候，就会用到服务器，使用Termius上传数据，或者直接下载，然后在Rstudio server上快乐跑数据就好了！
这也是我当时3000的红米电脑陪我跑完研究生三年的分析的原因，都是桥接到服务器上分析的，基本上不怎么用自己的电脑跑！
Rstudio server不够吗为啥还要学linux命令
RStudio Server 是一个基于浏览器的R语言集成开发环境（IDE），它允许用户通过网页远程访问和使用RStudio。
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提供图形化界面，便于数据分析和统计计算。 -
支持远程访问，用户可以在任何地点通过浏览器使用RStudio。 -
允许多个用户共享代码、数据和其他资源。 -
可以利用服务器的高性能计算资源。
尽管RStudio Server功能强大，学习Linux命令依然很重要，主要是处理数据需要
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系统管理 ：Linux命令用于高效地管理服务器，包括文件操作、权限管理、进程控制等。 -
软件安装 ：通过命令行安装和管理软件包，如使用 apt、yum等命令，以及有conda可以配置小环境和安装需要的软件 -
提高效率 ：命令行可以快速执行重复性任务，能够通过一行命令完成复杂的操作 -
自动化和脚本编写 ：命令行允许用户编写脚本和批处理命令，实现任务自动化，节省时间和精力。 使用screen虚拟终端，还不用担心断网！—— screen虚拟终端_使用 -
学习和理解系统 ：使用命令行可以帮助用户更好地理解和学习Linux操作系统的底层原理和架构。 -
适用于大规模数据 ：在需要处理大量数据或运行长时间任务时，命令行工具可以更好地监控系统资源的使用情况。
正经结尾
和R语言一样，只要学会了就能很方便的使用，无非就是一些命令和软件，只要熟悉起来了就可以很轻松的帮我们完成需要的分析以及操作！