find命令:可以按文件名.文件的类型.用户等条件来递归查找文件或目录 find  [路径]  [匹配表达式] ,常用选项如下 -name filename  按文件名 -user username      按属主 -group grpname     按属组 -perm mode            按文件的权限查找文件,必须以八进制形式给出访问权限 -type filetype           按文件类型来查找文件,f普通文件.c字符设备文件.b块设备文件.l链接文件.d目录.p管道

标签:配置慢查询 概述 本章主要写当慢查询文件很大的时候怎样在线生成一个新的慢查询文件. 测试环境:mysql 5.6.21 步骤 配置慢查询 默认的my.cnf文件在/etc/目录下 vim /etc/my.cnf #slow_query slow_query_log=1#开启慢查询 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/mysql-slow.log #设置慢查询路径 long_query_time=0.01#设置慢查询时间 配置完要重启mysql服务才生效 查

//查询文件扩展名 function extension($str){ $str = implode("",explode("\\",$str)); $str = explode(".",$str); $str = strtolower(end($str)); return $str; } $file = 'D://a\b\name-Of_somefile.File.txt'; echo extension($file);

软件下载: http://hovertree.com/h/bjaf/hwqtjwjs.htm 截图: 使用方法:点击按钮,选择文件夹,就可以显示文件夹中包含的文件总数. 这个项目包含在HoverTree解决方案中. 源码下载:http://hovertree.com/h/bjaf/cao15h74.htm 推荐:http://www.cnblogs.com/roucheng/p/yjcd.html

使用find查询文件批量处理文件: Find . -mtime +2 -name “*.log.*” -exec rm -f {} \; Find参数: Find : 查找 . : 当前目录 -mtime +2: 按文件更改时间来查找文件,-n指n天以内,+n指n天以前 -name   : 不解释 -exec  command  {} \;  :将查到的文件执行command操作,{} 和 \;之间有空格 更多详情参考:http://www.cnblogs.com/hechunhua/p/486

概述 本章主要写当慢查询文件很大的时候怎样在线生成一个新的慢查询文件. 测试环境:mysql 5.6.21 步骤 配置慢查询 默认的my.cnf文件在/etc/目录下 vim /etc/my.cnf #slow_query slow_query_log=1#开启慢查询 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/mysql-slow.log #设置慢查询路径 long_query_time=0.01#设置慢查询时间 配置完要重启mysql服务才生效 查询慢查询配置是否成

查询文件中某几行: sudo cat /etc/tinyproxy.conf | head -n | tail -n + [一]从第3000行开始,显示1000行.即显示3000~3999行 cat filename | tail -n +3000 | head -n 1000 [二]显示1000行到3000行 cat filename| head -n 3000 | tail -n +1000 *注意两种方法的顺序 分解: tail -n 1000:显示最后1000行 tail -n +100

fuser可用于查询文件.目录.socket端口和文件系统的使用进程 1.查询文件和目录使用者 fuser最基本的用法是查询某个文件或目录被哪个进程使用: # fuser -v ./                      USER        PID ACCESS COMMAND ./:                  dailidong  17108 ..c.. bash                      root      25559 ..c.. sudo          

oracle count 百万级 分页查询记录总数.总条数优化 oracle count 百万级 查询记录总数.总条数优化 最近做一个项目时,做分页时,发现分页查询速度很慢,分页我做的是两次查询,一次是查询总数,一次是查询分页结果 /** 查询总记录数 **/ SELECT COUNT(id) FROM USER order by id /** 查询结果集 **/ select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( select id , u

原文:UWP入门(九)-- 枚举和查询文件和文件夹 核心 API 所在的命名空间: Windows.Storage Windows.Storage.Streams Windows.Storage.Pickers 用它们三可以实现在文件中读取和写入文本和其他数据格式并管理文件和文件夹 本文例子都是官方文档中的示例,只是里面代码对菜鸟不友好,我重新整理下.本文 github代码 1. GetFoldersAsync 首先使用 StorageFolder.GetFilesAsync 方法获取 Pict

1.#!/bin/bash lvmdiskscan | grep centos > /root/a.txt a=`sed -n '1p' /root/a.txt` b=`sed -n '2p' /root/a.txt` c=`sed -n '3p' /root/a.txt` cat <<eof ** . 分区 $a** ** . 分区 $b** ** . 分区 $c** eof 2完成版centos分区合并 #!/bin/bashlvmdiskscan | grep centos >

最近学C++ Primer,做到第十二章有个习题.要求针对英文文本,对于用户想搜索的单词,打印出该单词在文本中出现的总次数,单词所出现行号及对应的行内容:单词在一行内出现多次,只打印该行一次.C++的代码太长就不给出,实现大概是用vector<string>保存每一行内容,set保存每个单词出现的行号,map<string, set>来保存单词与所在行号的映射.set.size()表示单词出现的总行数.这是个很好的思路,然而用类的方式实现起来有点繁琐了.好久不用Python了,灵机

通过HQL语句 可以将hive 中表的数据生成到指定的目录. 有时候 我们可以利用hive来生成统计的中间文件(比源文件小的多的) 方法有如下2种: 1.INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY 将结果输出到指定的目录: 生成的文件数 和redurcer的数目的一样的 在hive下面执行 INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/hive_dat/package_name' select package_name,count(1) from a

语法 cat 文件 |grep 查询字符串 例如现在有文件file.dat,文件中内容如下: zhangsan Lisi wangwu123 wangwu890 zhangsan28290 现在想从文件中查询出包含zhangsan的记录 cat file.dat |grep zhangsan 查询结果: zhangsan zhangsan28290

在SqlServer中,删除一个文件组 alter database [xxxxx] remove filegroup FGMonthTurnIntroduceByMonth13 有时候会遇到如下报错: 消息 ,级别 ,状态 ,第 行 无法删除 文件组'FGMonthTurnIntroduceByMonth13',因为它不为空. 文件组被占用,常见的是里面有文件没删除.有分区方案使用了这个文件组,还有比如索引或LOB数据落到了这个文件组中. 查询数据库的文件和文件组可以分别使用sys.datab

前提:uniq只能查询数据相邻的重复次数,而sort可以查询乱序的重复次数. 原谅我,以下内容都是复制菜鸟驿站的!!! Linux uniq 命令用于检查及删除文本文件中重复出现的行列,一般与 sort 命令结合使用. uniq 可检查文本文件中重复出现的行列. 语法 uniq [-cdu][-f<栏位>][-s<字符位置>][-w<字符位置>][--help][--version][输入文件][输出文件] 参数: -c或--count 在每列旁边显示该行重复出现的次数

jps; 当前服务器中所有的java进程: jps |grep XXX; 查询当前服务器某个进程: locate xxx;查询某个文件的位置:

windows调用的是_stat函数,linux调用的是stat函数. #include <time.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <stdio.h> #include <errno.h> int main( void ) { int result; char* filename = "putty.exe"; //errno_t err; #i

1.上传本地文件到HDFS //上传本地文件到HDFS public class CopyFile { public static void main(String[] args) { try { Configuration conf = new Configuration(); String str_src = "/usr/local/myjar/mongo/地图数据/Zhengye_Drive_Testing_Data/solu" + "/solu_Yanming_Dri

验证下载下来的文件包是不是一致 ··· 验证md5值 #md5sum filename 验证shal值 #sha1sum filename ···

运行Resmon CPU选项卡全选 在[关联的句柄]里查询: 需要的时间挺多的...