久久精品人人爽,华人av在线,亚洲性视频网站,欧美专区一二三

linux數(shù)據(jù)分析工具怎么用

共計(jì) 8604 個(gè)字符,預(yù)計(jì)需要花費(fèi) 22 分鐘才能閱讀完成。

這篇文章主要介紹“l(fā)inux 數(shù)據(jù)分析工具怎么用”,在日常操作中,相信很多人在 linux 數(shù)據(jù)分析工具怎么用問(wèn)題上存在疑惑,丸趣 TV 小編查閱了各式資料,整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法,希望對(duì)大家解答”linux 數(shù)據(jù)分析工具怎么用”的疑惑有所幫助!接下來(lái),請(qǐng)跟著丸趣 TV 小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧!

linux 數(shù)據(jù)分析工具有:1、Hadoop,是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架;2、Storm,可以非常可靠的處理龐大的數(shù)據(jù)流,用于處理 Hadoop 的批量數(shù)據(jù);3、RapidMiner,用于數(shù)據(jù)挖掘并進(jìn)行可視化建模;4、wc 等等。

本教程操作環(huán)境:linux5.9.8 系統(tǒng)、Dell G3 電腦。

6 個(gè) linux 大數(shù)據(jù)處理分析工具

1、Hadoop

Hadoop 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。

Hadoop 是可靠的,因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗,因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本,確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。

Hadoop 是高效的,因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ鳎ㄟ^(guò)并行處理加快處理速度。

Hadoop 還是可伸縮的,能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。此外,Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù)器,因此它的成本比較低,任何人都可以使用。

Hadoop 是一個(gè)能夠讓用戶輕松架構(gòu)和使用的分布式計(jì)算平臺(tái)。用戶可以輕松地在 Hadoop 上開(kāi)發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):

高可靠性。Hadoop 按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。

高擴(kuò)展性。Hadoop 是在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的,這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。

高效性。Hadoop 能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù),并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡,因此處理速度非常快。

高容錯(cuò)性。Hadoop 能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本,并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。

Hadoop 帶有用 Java 語(yǔ)言編寫的框架,因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語(yǔ)言編寫,比如 C++。

2、HPCC

HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能計(jì)算與通信)的縮寫。1993 年,由美國(guó)科學(xué)、工程、技術(shù)聯(lián)邦協(xié)調(diào)理事會(huì)向國(guó)會(huì)提交了“重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目:高性能計(jì)算與 通信”的報(bào)告,也就是被稱為 HPCC 計(jì)劃的報(bào)告,即美國(guó)總統(tǒng)科學(xué)戰(zhàn)略項(xiàng)目,其目的是通過(guò)加強(qiáng)研究與開(kāi)發(fā)解決一批重要的科學(xué)與技術(shù)挑戰(zhàn)問(wèn)題。HPCC 是美國(guó) 實(shí)施信息高速公路而上實(shí)施的計(jì)劃,該計(jì)劃的實(shí)施將耗資百億美元,其主要目標(biāo)要達(dá)到:開(kāi)發(fā)可擴(kuò)展的計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)軟件,以支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能,開(kāi)發(fā)千兆 比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù),擴(kuò)展研究和教育機(jī)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。

該項(xiàng)目主要由五部分組成:

高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)(HPCS),內(nèi)容包括今后幾代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的研究、系統(tǒng)設(shè)計(jì)工具、先進(jìn)的典型系統(tǒng)及原有系統(tǒng)的評(píng)價(jià)等;

先進(jìn)軟件技術(shù)與算法(ASTA),內(nèi)容有巨大挑戰(zhàn)問(wèn)題的軟件支撐、新算法設(shè)計(jì)、軟件分支與工具、計(jì)算計(jì)算及高性能計(jì)算研究中心等;

國(guó)家科研與教育網(wǎng)格(NREN),內(nèi)容有中接站及 10 億位級(jí)傳輸?shù)难芯颗c開(kāi)發(fā);

基本研究與人類資源(BRHR),內(nèi)容有基礎(chǔ)研究、培訓(xùn)、教育及課程教材,被設(shè)計(jì)通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)調(diào)查者 - 開(kāi)始的,長(zhǎng)期 的調(diào)查在可升級(jí)的高性能計(jì)算中來(lái)增加創(chuàng)新意識(shí)流,通過(guò)提高教育和高性能的計(jì)算訓(xùn)練和通信來(lái)加大熟練的和訓(xùn)練有素的人員的聯(lián)營(yíng),和來(lái)提供必需的基礎(chǔ)架構(gòu)來(lái)支 持這些調(diào)查和研究活動(dòng);

信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)技術(shù)和應(yīng)用(IITA),目的在于保證美國(guó)在先進(jìn)信息技術(shù)開(kāi)發(fā)方面的領(lǐng)先地位。

3、Storm

Storm 是自由的開(kāi)源軟件,一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm 可以非常可靠的處理龐大的數(shù)據(jù)流,用于處理 Hadoop 的批量數(shù)據(jù)。Storm 很簡(jiǎn)單,支持許多種編程語(yǔ)言,使用起來(lái)非常有趣。Storm 由 Twitter 開(kāi)源而來(lái),其它知名的應(yīng)用企業(yè)包括 Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂(lè)元素、Admaster 等等。

Storm 有許多應(yīng)用領(lǐng)域:實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、不停頓的計(jì)算、分布式 RPC(遠(yuǎn)過(guò)程調(diào)用協(xié)議,一種通過(guò)網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)程序上請(qǐng)求服務(wù))、ETL(Extraction-Transformation-Loading 的縮寫,即數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載)等等。Storm 的處理速度驚人:經(jīng)測(cè) 試,每個(gè)節(jié)點(diǎn)每秒鐘可以處理 100 萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)元組。Storm 是可擴(kuò)展、容錯(cuò),很容易設(shè)置和操作。

4、Apache Drill

為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快 Hadoop 數(shù)據(jù)查詢的方法,Apache 軟件基金會(huì)近日發(fā)起了一項(xiàng)名為“Drill”的開(kāi)源項(xiàng)目。Apache Drill 實(shí)現(xiàn)了 Google’s Dremel.

據(jù) Hadoop 廠商 MapR Technologies 公司產(chǎn)品經(jīng)理 Tomer Shiran 介紹,“Drill”已經(jīng)作為 Apache 孵化器項(xiàng)目來(lái)運(yùn)作,將面向全球軟件工程師持續(xù)推廣。

該項(xiàng)目將會(huì)創(chuàng)建出開(kāi)源版本的谷歌 Dremel Hadoop 工具(谷歌使用該工具來(lái)為 Hadoop 數(shù)據(jù)分析工具的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提速)。而“Drill”將有助于 Hadoop 用戶實(shí)現(xiàn)更快查詢海量數(shù)據(jù)集的目的。

“Drill”項(xiàng)目其實(shí)也是從谷歌的 Dremel 項(xiàng)目中獲得靈感:該項(xiàng)目幫助谷歌實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的分析處理,包括分析抓取 Web 文檔、跟蹤安裝在 Android Market 上的應(yīng)用程序數(shù)據(jù)、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構(gòu)建系統(tǒng)上的測(cè)試結(jié)果等等。

通過(guò)開(kāi)發(fā)“Drill”Apache 開(kāi)源項(xiàng)目,組織機(jī)構(gòu)將有望建立 Drill 所屬的 API 接口和靈活強(qiáng)大的體系架構(gòu),從而幫助支持廣泛的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)格式和查詢語(yǔ)言。

5、RapidMiner

RapidMiner 是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案,在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛,包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù),能簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)。

功能和特點(diǎn)

免費(fèi)提供數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和庫(kù)

100% 用 Java 代碼(可運(yùn)行在操作系統(tǒng))

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程簡(jiǎn)單,強(qiáng)大和直觀

內(nèi)部 XML 保證了標(biāo)準(zhǔn)化的格式來(lái)表示交換數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程

可以用簡(jiǎn)單腳本語(yǔ)言自動(dòng)進(jìn)行大規(guī)模進(jìn)程

多層次的數(shù)據(jù)視圖,確保有效和透明的數(shù)據(jù)

圖形用戶界面的互動(dòng)原型

命令行 (批處理模式) 自動(dòng)大規(guī)模應(yīng)用

Java API(應(yīng)用編程接口)

簡(jiǎn)單的插件和推廣機(jī)制

強(qiáng)大的可視化引擎,許多尖端的高維數(shù)據(jù)的可視化建模

400 多個(gè)數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)營(yíng)商支持

耶魯大學(xué)已成功地應(yīng)用在許多不同的應(yīng)用領(lǐng)域,包括文本挖掘,多媒體挖掘,功能設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)流挖掘,集成開(kāi)發(fā)的方法和分布式數(shù)據(jù)挖掘。

6、Pentaho BI

Pentaho BI 平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的 BI 產(chǎn)品,它是一個(gè)以流程為中心的,面向解決方案 (Solution) 的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級(jí) BI 產(chǎn)品、開(kāi)源軟件、API 等等組件集成起來(lái),方便商務(wù)智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。它的出現(xiàn),使得一系列的面向商務(wù)智能的獨(dú)立產(chǎn)品如 Jfree、Quartz 等等,能夠集成在一起,構(gòu)成一項(xiàng)項(xiàng)復(fù)雜的、完整的商務(wù)智能解決方案。

Pentaho BI 平臺(tái),Pentaho Open BI 套件的核心架構(gòu)和基礎(chǔ),是以流程為中心的,因?yàn)槠渲袠锌刂破魇且粋€(gè)工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來(lái)定義在 BI 平臺(tái)上執(zhí)行的商業(yè)智能流程。流程可以很容易的被定制,也可以添加新的流程。BI 平臺(tái)包含組件和報(bào)表,用以分析這些流程的性能。目前,Pentaho 的主要組成元素包括報(bào)表生成、分析、數(shù)據(jù)挖掘和工作流管理等等。這些組件通過(guò) J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals 等技術(shù)集成到 Pentaho 平臺(tái)中來(lái)。Pentaho 的發(fā)行,主要以 Pentaho SDK 的形式進(jìn)行。

Pentaho SDK 共包含五個(gè)部分:Pentaho 平臺(tái)、Pentaho 示例數(shù)據(jù)庫(kù)、可獨(dú)立運(yùn)行的 Pentaho 平臺(tái)、Pentaho 解決方案示例和一個(gè)預(yù)先配制好的 Pentaho 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。其中 Pentaho 平臺(tái)是 Pentaho 平臺(tái)最主要的部分,囊括了 Pentaho 平臺(tái)源代碼的主體;Pentaho 數(shù)據(jù)庫(kù)為 Pentaho 平臺(tái)的正常運(yùn)行提供的數(shù)據(jù)服務(wù),包括配置信息、Solution 相關(guān)的信息等等,對(duì)于 Pentaho 平臺(tái)來(lái)說(shuō)它不是必須的,通過(guò)配置是可以用其它數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)取代的; 可獨(dú)立運(yùn)行的 Pentaho 平臺(tái)是 Pentaho 平臺(tái)的獨(dú)立運(yùn)行模式的示例,它演示了如何使 Pentaho 平臺(tái)在沒(méi)有應(yīng)用服務(wù)器支持的情況下獨(dú)立運(yùn)行;Pentaho 解決方案示例是一個(gè) Eclipse 工程,用來(lái)演示如何為 Pentaho 平臺(tái)開(kāi)發(fā)相關(guān)的商業(yè)智能解決方案。

Pentaho BI 平臺(tái)構(gòu)建于服務(wù)器,引擎和組件的基礎(chǔ)之上。這些提供了系統(tǒng)的 J2EE 服務(wù)器,安全,portal,工作流,規(guī)則引擎,圖表,協(xié)作,內(nèi)容管理,數(shù)據(jù)集成,分析和建模功能。這些組件的大部分是基于標(biāo)準(zhǔn)的,可使用其他產(chǎn)品替換之。

9 個(gè) linux 數(shù)據(jù)分析命令行工具

1、head 與 tail

首先,讓我們先從文件處理開(kāi)始。文件中有什么內(nèi)容? 其格式如何? 大家可以使用 cat 命令在終端中顯示文件,但其顯然不適合處理內(nèi)容較長(zhǎng)的文件。

輸入 head 與 tail,二者能夠完整顯示文件中的指定行數(shù)內(nèi)容。如果大家未指定行數(shù),則默認(rèn)顯示其中 10 行。

$ tail -n 3 jan2017articles.csv
02 Jan 2017,Article,Scott Nesbitt,3 tips for effectively using wikis for documentation,1,/article/17/1/tips-using-wiki-documentation, Documentation, Wiki ,710
02 Jan 2017,Article,Jen Wike Huger,The Opensource.com preview for January,0,/article/17/1/editorial-preview-january,,358
02 Jan 2017,Poll,Jason Baker,What is your open source New Year s resolution?,1,/poll/17/1/what-your-open-source-new-years-resolution,,186

在最后三行中,我能夠找到日期、作者姓名、標(biāo)題以及其他一些信息。不過(guò)由于缺少列頭,我不清楚各列的具體含義。下面查看各列的具體標(biāo)題:

$ head -n 1 jan2017articles.csv
Post date,Content type,Author,Title,Comment count,Path,Tags,Word count

現(xiàn)在一切都非常明確,我們可以看到發(fā)布日期、內(nèi)容類型、作者、標(biāo)題、提交次數(shù)、相關(guān) URL、各文章標(biāo)簽以及字?jǐn)?shù)。

2、wc

但如果需要分析數(shù)百甚至上千篇文章,又該如何處理? 這里就要使用 wc 命令了——其為“字?jǐn)?shù)”一詞的縮寫。wc 能夠?qū)ξ募淖止?jié)、字符、單詞或者行數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。在本示例中,我們希望了解文章中的行數(shù)。

$ wc -l jan2017articles.csv 93 jan2017articles.csv

本文件共有 93 行,考慮到第一行中包含文件標(biāo)題,因此可以推測(cè)此文件是一份包含 92 篇文章的列表。

3、grep

下面提出新的問(wèn)題:其中有多少篇文章與安全話題有關(guān)? 為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo),我們假定需要的文章會(huì)在標(biāo)題、標(biāo)簽或者其他位置提到安全這一字眼。這時(shí),grep 工具可用于通過(guò)特定字符搜索文件或者實(shí)現(xiàn)其他搜索模式。這是一款極為強(qiáng)大的工具,因?yàn)槲覀兩踔聊軌蚶谜齽t表達(dá)式建立極為精確的匹配模式。不過(guò)這里,我們只需要尋找一條簡(jiǎn)單的字符串。

$ grep -i  security  jan2017articles.csv
30 Jan 2017,Article,Tiberius Hefflin,4 ways to improve your security online right now,3,/article/17/1/4-ways-improve-your-online-security,Security and encryption,1242
28 Jan 2017,Article,Subhashish Panigrahi,How communities in India support privacy and software freedom,0,/article/17/1/how-communities-india-support-privacy-software-freedom,Security and encryption,453
27 Jan 2017,Article,Alan Smithee,Data Privacy Day 2017: Solutions for everyday privacy,5,/article/17/1/every-day-privacy, Big data, Security and encryption ,1424
04 Jan 2017,Article,Daniel J Walsh,50 ways to avoid getting hacked in 2017,14,/article/17/1/yearbook-50-ways-avoid-getting-hacked, Yearbook, 2016 Open Source Yearbook, Security and encryption, Containers, Docker, Linux ,2143

我們使用的格式為 grep 加 - i 標(biāo)記(告知 grep 不區(qū)分大小寫),再加我們希望搜索的模式,最后是我們所搜索的目標(biāo)文件的位置。最后我們找到了 4 篇安全相關(guān)文章。如果搜索的范圍更加具體,我們可以使用 pipe——它能夠?qū)?grep 同 wc 命令加以結(jié)合,用以了解其中有多少行提到了安全內(nèi)容。

$ grep -i  security  jan2017articles.csv | wc -l 4

這樣,wc 會(huì)提取 grep 命令的輸出結(jié)果并將其作為輸入內(nèi)容。很明顯,這種結(jié)合再加上一點(diǎn) shell 腳本,終端將立即變成一款強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具。

4、tr

在多數(shù)分析場(chǎng)景下,我們都會(huì)面對(duì) CSV 文件——但我們?cè)撊绾螌⑵滢D(zhuǎn)換為其他格式以實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用方式? 這里,我們將其轉(zhuǎn)化為 HTML 形式以通過(guò)表格進(jìn)行數(shù)據(jù)使用。tr 命令可幫助大家實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),它可將一類字符轉(zhuǎn)化為另一類。同樣的,大家也可以配合 pipe 命令實(shí)現(xiàn)輸出 / 輸入對(duì)接。

下面,我們?cè)囋嚵硪粋€(gè)多部分示例,即創(chuàng)建一個(gè) TSV(即制表符分隔值)文件,其中只包含發(fā)表于 1 月 20 日的文章。

$ grep  20 Jan 2017  jan2017articles.csv | tr  ,   /t    jan20only.tsv

首先,我們利用 grep 進(jìn)行日期查詢。我們將此結(jié)果 pipe 至 tr 命令,并利用后者將全部逗號(hào)替換為 tab(表示為 /t)。但結(jié)果去哪了? 這里我們使用〉字符將結(jié)果輸出為新文件而非屏幕結(jié)果。如此一來(lái),我們可以 dqywjan20only.tsv 文件中一定包含預(yù)期的數(shù)據(jù)。

$ cat jan20only.tsv 20 Jan 2017 Article Kushal Das 5 ways to expand your project s contributor base 2 /article/17/1/expand-project-contributor-base Getting started 690 20 Jan 2017 Article D Ruth Bavousett How to write web apps in R with Shiny 2 /article/17/1/writing-new-web-apps-shiny Web development 218 20 Jan 2017 Article Jason Baker  Top 5: Shell scripting the Cinnamon Linux desktop environment and more  0 /article/17/1/top-5-january-20 Top 5 214 20 Jan 2017 Article Tracy Miranda How is your community promoting diversity? 1 /article/17/1/take-action-diversity-tech Diversity and inclusion 1007

5、sort

如果我們先要找到包含信息最多的特定列,又該如何操作? 假設(shè)我們需要了解哪篇文章包含最長(zhǎng)的新文章列表,那么面對(duì)之前得出的 1 月 20 日文章列表,我們可以使用 sort 命令對(duì)列字?jǐn)?shù)進(jìn)行排序。在這種情況下,我們并不需要使用中間文件,而可以繼續(xù)使用 pipe。不過(guò)將長(zhǎng)命令鏈拆分成較短的部分往往能夠簡(jiǎn)化整個(gè)操作過(guò)程。

$ sort -nr -t$ /t  -k8 jan20only.tsv | head -n 1
20 Jan 2017 Article Tracy Miranda How is your community promoting diversity? 1 /article/17/1/take-action-diversity-tech Diversity and inclusion 1007

以上是一條長(zhǎng)命令,我們嘗試進(jìn)行拆分。首先,我們使用 sort 命令對(duì)字?jǐn)?shù)進(jìn)行排序。-nr 選項(xiàng)告知 sort 以數(shù)字排序,并將結(jié)果進(jìn)行反向排序(由大到小)。此后的 -t$ /t 則告知 sort 其中的分隔符為 tab(/t)。其中的 $ 要求此 shell 為一條需要處理的字符串,并將 / n 返回為 tab。而 -k8 部分則告知 sort 命令使用第八列,即本示例中進(jìn)行字?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)列。

最后,輸出結(jié)果被 pipe 至 head,處理后在結(jié)果中顯示此文件中包含最多字?jǐn)?shù)的文章標(biāo)題。

6、sed

大家可能還需要在文件中選擇特定某行。這里可以使用 sed。如果希望將全部包含標(biāo)題的多個(gè)文件加以合并,并只為整體文件顯示一組標(biāo)題,即需要清除額外內(nèi)容;或者希望只提取特定行范圍,同樣可以使用 sed。另外,sed 還能夠很好地完成批量查找與替換任務(wù)。

下面立足之前的文章列表創(chuàng)建一個(gè)不含標(biāo)題的新文件,用于同其他文件合并(例如我們每月都會(huì)定期生成某個(gè)文件,現(xiàn)在需要將各個(gè)月份的內(nèi)容進(jìn)行合并)。

$ sed 1 d jan2017articles.csv jan17no_headers.csv

其中的“1 d”選項(xiàng)要求 sed 刪除第一行。

7、cut

了解了如何刪除行,那么我們?cè)撊绾蝿h除列? 或者說(shuō)如何只選定某一列? 下面我們嘗試為之前生成的列表創(chuàng)建一份新的作者清單。

$ cut -d ,  -f3 jan17no_headers.csv   authors.txt

在這里,通過(guò) cut 與 - d 相配合代表著我們需要第三列(-f3),并將結(jié)果發(fā)送至名為 authors.txt 的新文件。

8、uniq

作者清單已經(jīng)完成,但我們要如何知悉其中包含多少位不同的作者? 每位作者又各自編寫了多少篇文章? 這里使用 unip。下面我們對(duì)文件進(jìn)行 sort 排序,找到唯一值,而后計(jì)算每位作者的文章數(shù)量,并用結(jié)果替換原本內(nèi)容。

sort authors.txt | uniq -c   authors.txt

現(xiàn)在已經(jīng)可以看到每位作者的對(duì)應(yīng)文章數(shù),下面檢查最后三行以確保結(jié)果正確。

$ tail -n3 authors-sorted.txt
1 Tracy Miranda
1 Veer Muchandi
3 VM (Vicky) Brasseur

9、awk

最后讓我們了解最后一款工具,awk。awk 是一款出色的替換性工具,當(dāng)然其功能遠(yuǎn)不止如此。下面我們重新回歸 1 月 12 日文章列表 TSV 文件,利用 awk 創(chuàng)建新列表以標(biāo)明各篇文章的作者以及各作者編寫的具體字?jǐn)?shù)。

$ awk -F  /t   {print $3     $NF}  jan20only.tsv
Kushal Das 690
D Ruth Bavousett 218
Jason Baker 214
Tracy Miranda 1007

其中的 -F /t 用于告知 awk 目前處理的是由 tab 分隔的數(shù)據(jù)。在大括號(hào)內(nèi),我們?yōu)?awk 提供執(zhí)行代碼。$3 代表要求其將輸出第三行,而 $NF 則代表輸出最后一行(即‘字段數(shù)’的縮寫),并在兩項(xiàng)結(jié)果間添加兩個(gè)空格以進(jìn)行明確劃分。

雖然這里列舉的例子規(guī)模較小,看似不必使用上述工具解決,但如果將范圍擴(kuò)大到包含 93000 行的文件,那么它顯然很難利用電子表格程序進(jìn)行處理。

利用這些簡(jiǎn)單的工具與小型腳本,大家可以避免使用數(shù)據(jù)庫(kù)工具并輕松完成大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作。無(wú)論您是專業(yè)人士還是業(yè)余愛(ài)好者,它的作用都不容忽視。

到此,關(guān)于“l(fā)inux 數(shù)據(jù)分析工具怎么用”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí),請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注丸趣 TV 網(wǎng)站,丸趣 TV 小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章!

正文完
 
丸趣
版權(quán)聲明:本站原創(chuàng)文章,由 丸趣 2023-08-03發(fā)表,共計(jì)8604字。
轉(zhuǎn)載說(shuō)明:除特殊說(shuō)明外本站除技術(shù)相關(guān)以外文章皆由網(wǎng)絡(luò)搜集發(fā)布,轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
評(píng)論(沒(méi)有評(píng)論)
主站蜘蛛池模板: 香港 | 彭阳县| 定兴县| 堆龙德庆县| 吉首市| 武川县| 嘉义县| 乌拉特中旗| 兴山县| 定陶县| 吕梁市| 庆城县| 上林县| 大连市| 光山县| 体育| 三明市| 洛隆县| 来安县| 大关县| 新巴尔虎右旗| 洪江市| 林芝县| 汤原县| 平潭县| 汕头市| 江门市| 商丘市| 龙陵县| 廉江市| 嘉祥县| 建宁县| 静乐县| 宁夏| 晋州市| 曲沃县| 黑水县| 兴安县| 文安县| 乐至县| 星子县|