本节内容:awk命令实现字符串的拼接 输入文件的内容: TMALL_INVENTORY_30_GROUP my163149.cm6 3506 5683506 mysql-bin.000013 327359057 TMALL_INVENTORY_31_GROUP my163149.cm6 3606 5683606 mysql-bin.000017 301259529 $1 $2 $3 $4 $5 $6 目标:TMALL_INVENTORY_30_GROUP       000013.3273590

Shell awk文本处理,shell脚本编写 一:内容包含awk.变量.运算符.if多分支 <a>语法糖: awk [options] 'commands' files option -F 定义字段分隔符,默认的分隔符是连续的空格或制表符 使用option中的-F参数定义间隔符号 用$1,$2,$3等的顺序表示files中每行以间隔符号分隔的各列不同域 NF变量表示当前记录的字段数 -v 定义变量并赋值 也可以借用次方式从shell变量中引入 command <b>读前处理 行处

shell  字符串拼接 获取自身文件名 日志记录 [root@hadoop2 xiaole_chk_url]# sh a.sh123.loga.sh[root@hadoop2 xiaole_chk_url]# cat a.sha=123b=${a}.log${BASH_SOURCE}echo $b[root@hadoop2 xiaole_chk_url]#

awk -F"分隔符" "command" filename awk -F":" '{print $1}' /etc/passwd 字段引用: $1代表第一列: $2代表第二列: $0代表所有列. 内置变量: FS 代表输入的分隔符,等同于-F OFS 代表输出的分隔符 NF 代表字段数,因为NF是列数,所以$NF代表最后一列 NR 代表当前处理第几行 关系操作符: == 等于 != 不等于 > 大于 < 小于 >= 大于等于

本文参考自 http://www.cnblogs.com/zhuyp1015/archive/2012/07/11/2586985.html awk:好用的数据处理工具 awk 也是一个非常棒的数据处理工具!sed 常常用于一整个行的处理, awk 则比较倾向于一行当中分成数个『栏位』(或者称为一个域,也就是一列)来处理.因此,awk 相当的适合处理小型的数据数据处理呢!awk 通常运行的模式是这样的: [root@www ~]# awk '条件类型1{动作1}  条件类型2{动作2} ...'

在linux awk的 while.do-while和for语句中允许使用break,continue语句来控制流程走向,也允许使用exit这样的语句来退出.break中断当前正在执行的循环并跳到循环外执行下一条语句.if 是流程选择用法. awk中,流程控制语句,语法结构,与c语言类型.下面是各个语句用法. 一.条件判断语句(if) if(表达式) #if ( Variable in Array )语句1else语句2 格式中"语句1"可以是多个语句,如果你为了方便Unix awk判

awk简介 awk: 中文意思是报告生成器 能够根据我们输入的信息,将信息格式化以后显示,将定义好的信息以比较美观(直观)的方式显示出来出现比较早,继而出现了new awk(nawk)在windows上实现,gawk, awk实现在linux上.awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理.数据可以来自标准输入.一个或多个文件,或其它命令的输出.它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具.它在命令行中使用,但更多是作为脚本

awk很常用,对于我们在shell中分析log和file很有好处,很实用的东西,大家一起分享学习- 作为技术支持工程师,我们最最经常的工作就是要处理文本文件,不管是什么数据库最后都可以导成文本,我们就可以对他进行处理了,这样即使你不是对所有数据库操作都很熟悉,也可以对他的数据进行处理了. 我们必须的工具有两个:一个是shell,一个是awk.awk对于处理文本文件是最最适合的,掌握了awk我们就可以很方便的处理文本文件:再借助一些shell命令,我们可以很方便得到自己想要的结果.现在从简单的例子

tr 基本语法 -c          # 用字符串1中字符集的补集替换此字符集,要求字符集为ASCII  -d          # 删除字符串1中所有输入字符  -s          # 删除所有重复出现字符序列,只保留第一个:即将重复出现字符串压缩为一个字符串  [a-z]       # a-z内的字符组成的字符串  [A-Z]       # A-Z内的字符组成的字符串  [0-9]       # 数字串  \octal      # 一个三位的八进制数,对应有效的ASCII字符 

从初学awk到现在小有所成,非常感谢CUers的帮助,总结了下自己曾经遇到的问题和犯的错误,供初学者借鉴,因本人非计算机专业,对专业词汇可能有表述不对的地方,还请指正和补充! 1. awk '{code}1' 中的"1"是干什么的? 一个完整的awk语句为:Awk '[patten]{action}--', 其中pattern缺省为1,action缺省为{print}. 那么awk '1'完整的写法就是awk '1{print}'; 同理,awk '{print}'完整的写法也是awk

awk中使用数组 一.数组格式 数组是一个包含一系列元素的表. 格式如下:     abc[1]="xiaohong"     abc[2]="xiaolan" 解释: abc      :为数组名称 [1].[2]:为数组元素下标,可以理解为数组的第1个元素.数组的第2个元素 "xiaohong"."xiaolan": 元素内容 数组 arrray[index-expression] 数组下从1开始,也可以使用字符串作为数组

awk的PATTERN表示方法: 1,正则表达式,格式为/regex/ 以冒号为分隔符,显示/etc/passwd以r开头的行的第一段 [root@wei awk]# awk -F: '/^r/{print $1}' /etc/passwd root 以冒号为分隔符,显示/etc/passwd以nologin结尾的行的第一段 [root@wei awk]# awk -F: '/nologin$/{print $1}' /etc/passwd bin daemon adm lp mail 以冒号为

再shell中拿出来拼接没问题,在脚本中运行就有问题,

配置文件 config.properties xxx_yyy_lib_path="路径" xxx_yyy_bin_path="路径" 想通过shell来读入路径,shell中需要附带2个变量xxx,yyy readconfig.sh #!/bin/bash source ./config.properties xxx_declare=$ yyy_declare=$ #awk -F'=' 表示以等号为分割符(默认为空格),匹配出现字符串"/${xxx_dec

概述 shell 的字符串拼接 1. 字符串声明 概述 字符串的基本操作 脚本 1 # 声明字符串 str01="str01" echo ${str01} # 单引号也可以 # 不过后面的例子, 通常是用 双引号, 具体原因, 以后会解释 str02='str02' echo ${str02} # 对引号的转义, 这里就不提了 2. 简单拼接 概述 简单的字符串拼接 脚本 1: #/bin/bash # 字面量拼接 # 1. 两个串依次排列即可 # 2. 不能有空格, 否则会报错 #

#!/bin/bash # ;i<=;i++)); # do # c1=`shuf -i - -n ` #生成随机数 # c2=`shuf -i - -n ` # c3=`shuf -i - -n ` # c4=`shuf -i - -n ` # echo $c1 $c2 $c3 $c4 >>awk_column.txt; # done-------上面注释的部分用来生成awk_column.txt c1=`shuf -i 1-10000 -n 1` c2=`shuf -i 1-1000

awk是一个很强大的工具,一个常见的用法就是统计一个文件中重复的列值的个数,这也是面试时面试官经常问的一个问题. 举个例子: 有个文件file.log的内容如下: http://www.sohu.com/aaa http://www.sina.com/111 http://www.sohu.com/bbb http://www.sina.com/222 http://www.sohu.com/ccc http://www.163.com/zzz http://www.sohu.com/ddd 统

好久不写,一方面是工作原因,有些东西没发直接发,另外的也是习惯给丢了,内因所致.今天是个好日子,走起! btw,实际上这种格式化输出应该不只限于某一种需求,差不多是通用的. 需求: --基本的:当前Hive查询结果存在数据与表头无法对齐的情况,不便于监控人员直接查看,或者导出到excel中,需要提供一个脚本,将查询结果处理下,便于后续的查看或者操作. --额外的:A.每次查询出来的结果字段数.字段长度不固定:B.每个数据文件中可能包含不只一套查询结果,即存在多个schema. 想法: 对于基本需

背景: 100万条数据.格式如下: ID 地址 1895756546931805 安徽省六安市裕安区固镇镇佛俺村柳树队5758 安徽省蒙城县岳坊镇胡寨村小组小胡寨庄6号 1834941674099699 安徽省蚌埠市五河县申集镇朱圩村1850212719717844 安徽省淮北市1850212774979300 安徽省合肥市1850212784889487 安徽省宿州市泗县 目标要求: 筛选出地址不太准确的.地址长度大于11个字符的. 保留前面ID.将结果输出到一个文件中. 操作过程: #第一步

1.简单求和,文件如下: [linux@test /tmp]$ cat test 123.52 125.54 126.36 求和: [linux@test /tmp]$ awk '{sum += $1};END {print sum}' test 375.42 2.过滤条件求和: [linux@test /tmp]$ cat test aaa 123.52 bbb 125.54 aaa 123.52 aaa 123.52 ccc 126.36 对文件test中 第一列为aaa的行求和 [linu