大数据运维-linux强大的awk功能

写在前面

awk定位:用于文本统计的好教官。

大数据运维过程中经常需要对文本文件或者用户行为日志进行分析。对于持续性输出的数据定时调度到数据库是最常用的方式。但是有些分析属于偶发需求,通过awk命令可以节省入库时间,快速得到分析结果。

条条大路通罗马,不论是sql还是awk都可以达到分析目的。因此今天将一些常用的sql需求转换成awk脚本,方便我们快速分析。

请把模式记在心里:awk '{pattern + action}' {filenames} 记好了后往下看。

一、结构化处理

文件说明
创建了awk_example文件,其中第一行分割符为空格,第二行空格符为 [tab]键。

awk_example.png

1. 输入分割符设置
输入分割符(FS)
awk读取有'\n'换行符分割的文本逐行处理。默认输入分割符是空格或者[tab]键。

# 默认分割符:默认以空格及tab分割
脚本:awk '{print $1,$3}' awk_example
返回值:
this a
haha a
this,is aaa
# 设置两个分割符:空格逗号
脚本:awk -F '[ ,]+' '{print $1,$2}' awk_example 
返回值:
this is
haha    is  a   dog ! 
this is
# 设置三个分割符:空格逗号及tab
脚本: awk -F '[ ,\t]+' '{print $1,$2}' awk_example 
返回值:
this is
haha is
this is

2. 输出分割符设置
输出分割符(OFS)
输出分割符默认的是空格,可以通过-OFS设置

 脚本:awk -v FS='[ ,\t]+'  -v  OFS='#' '{print $1,$2}' awk_example
返回值:
this#is
haha#is
this#is

二、常见的sql需求转换

小伙伴们现在我们已经将文本规范化,接下来可以进行各种操作啦。sql vs awk

# 查找某些字段
sql: select  name from tb1
awk: awk -F '[ ,\t]+' '{print $1}'  awk_example  $1指的是第一个字段以此类推 $NF是最后一个字段。
# 查找某些字段个数
sql: select count(name) from tb1
awk: awk -F '[ ,\t]+' '{print $1}'  awk_example | wc -l 通过与wc -l的方式统计数量
# 查找某个字段distinct数量
sql:select count(distinct name) from tb1
awk:awk '!a[$1]++{print $2}' awk_example | sort | uniq | wc -l
# 查找全部字段
sql:select * from tb1 
awk:awk -v FS='[ ,\t]+'   '{for(i=1;i<=NF;i++)printf $i" ";printf "\n"}' awk_example
# where过滤语句
sql : select name from tb1 where type=""
awk: awk -F '[ ,\t]+' '{if ($1=="haha") print $2}'  awk_example

more:
https://www.cnblogs.com/payton/p/4223560.html
https://www.cnblogs.com/ginvip/p/6352157.html

参考文件:
1.http://www.zsythink.net/archives/1357/

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