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  • 2021-05-09 07:10:28

    今天测试人员一不小心把导航的地址改错了,大约6000多个导航文件,要通过后台配置的话也很麻烦,可以通过linux命令实现对批量文件进行内容替换,但是技术经理不在,我对linux命令不熟,没办法只好硬着头皮来。经在网上一番辛苦搜索,找到以下几个命令,并尝试执行……最终终于实现效果,哎,“书到用时方恨少”,特此针对今天的情况总结了一下Linux批量替换文件内容的命令,

    第一种:

    格式:sed -i "s/oldstr/newstr/g" filesname

    说明:oldstr     需要替换的旧字符串

    newstr     替换后的新字符串

    filesname  批量文件名称,支持正则,如:ST_*.json

    案例:

    如果我想把ST_*.json下面的文件里的“today” 替换为“tomorrow”,那就是:

    sed -i "s/today/tomorrow/g" ST_*.json

    但是这种命令有一个缺陷,就是替换的文件数量有限制,不过可以针对文件名称规则再细分几种类型,分几次执行就可以了。于是另寻出路,找到了下面一种:

    第二种:

    格式:sed -i "s/oldstr/newstr/g" `grep oldstr -rl yourdir`

    说明:oldstr   需要替换的旧字符串

    newstr   替换后的新字符串

    yourdir  文件路径名称

    注意:在  `grep oldstr -rl /path`中 ` 为1前边的翻引号`,而不是enter 前的 '

    但是执行出错,说是找不到路径,但是路径也正确,不明所以,还请大牛指教。然后我看到了一段说明说这种做法”对多个文件的处理可能不支持,需要用 xargs, 搞定。“也就是下面的方法

    第三种:

    格式:grepoldstr -rl /path | xargssed -i "s/oldstr/newstr/g"    说明:oldstr   需要替换的旧字符串

    newstr   替换后的新字符串

    path     文件路径名称

    案例:

    如果我想把/app/web/sitemap下面的文件里的“today” 替换为“tommorow”,那就是:

    grep  today  -rl /app/web/sitemap  grep |xargs sed -i "s/today/tommorow/g"

    执行完毕,效果就出来了!这个太好用了。

    我总结的可能不全,但是这两个用起来很顺手,如有其它顺手的命令,还请大家补充!

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    1. 先在终端进入到xxx.TIF所在文件夹,然后输入下列语句先在终端进入到xxx.TIF所在文件夹,然后输入下列语句
      在这里插入图片描述
      这个语句表示把xxx.TIF文件(*.TIF)转换成png格式(-format png ),然后把png文件缩小5倍(-size %20 **.png),最后保存到相应的文件夹(-path /home/img/Desktop/RAISE_HR),其他的语句可以对应添加和移除。
      2.在这里介绍一下怎么把文件夹里成千上万的文件按文件名的尾数进行查找,并进行删除在这里插入图片描述
      这里 find /home/img/Desktop/RAISE_HR |grep 0.png$表示找出相应文件夹中文件名以0结尾的png文件,| xargs rm -r对以上找出的文件执行删除。其他的语句也可以自行添加或删除。
      3.再放一段python代码,将文件夹里的所有文件批量进行双三次(bicubic)下采样操作
      在这里插入图片描述
      目前就记录这些啦!最后,要说的是Linux的命令行真的是非常方便啊哈哈哈
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    刚学习到 rename 命令功能很强大,比win 下的 ren 厉害啊

    具体看 man rename

    语法:  rename [ -h|-m|-V ] [ -v ] [ -n ] [ -f ] [ -e|-E perlexpr]*|perlexpr [ files ]

    举例:

    rename 's/$/\.mp3/' *

    意思是,把所有文件增加 .mp3 的扩展名

    最后的 * 是目标要操作的一批匹配的文件,中间字符串是一个 perl 正则表达式, s/ 表示替换操作,  将空 的替换(/).mp3 其中 . 是保留字符用 \ 转义 , 最后一个 / 表示结束

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    Flink快速应用



    通过一个单词统计的案例,快速上手应用Flink,进行流处理(Streaming)和批处理(Batch)

    第 1 节 单词统计案例(批数据)

    1.1 需求

    统计一个文件中各个单词出现的次数,把统计结果输出到文件
    步骤:
    1、读取数据源
    2、处理数据源
    a、将读到的数据源文件中的每一行根据空格切分
    b、将切分好的每个单词拼接1 c、根据单词聚合(将相同的单词放在一起)
    d、累加相同的单词(单词后面的1进行累加)
    3、保存处理结果

    1.2 代码实现

    引入依赖pom.xml

    <dependencies>
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-java -->
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-java</artifactId>
                <version>1.11.1</version>
            </dependency>
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java -->
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
                <version>1.11.1</version>
            </dependency>
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
                <version>1.11.1</version>
            </dependency>
    
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-scala -->
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-scala_2.12</artifactId>
                <version>1.11.1</version>
            </dependency>
    
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-scala -->
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId>
                <version>1.11.1</version>
                <!--<scope>provided</scope>-->
            </dependency>
    <dependencies>
    

    Java程序

    package com.lagou;
    
    import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
    import org.apache.flink.api.java.DataSet;
    import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator;
    import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
    import org.apache.flink.api.java.operators.UnsortedGrouping;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    
    /**
     * 1、读取数据源
     * 2、处理数据源
     *  a、将读到的数据源文件中的每一行根据空格切分
     *  b、将切分好的每个单词拼接1
     *  c、根据单词聚合(将相同的单词放在一起)
     *  d、累加相同的单词(单词后面的1进行累加)
     * 3、保存处理结果
     */
    public class WordCountJavaBatch {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            String inputPath="D:\\data\\input\\hello.txt";
            String outputPath="D:\\data\\output";
    
            //获取flink的运行环境
            ExecutionEnvironment executionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            DataSet<String> text = executionEnvironment.readTextFile(inputPath);
            FlatMapOperator<String, Tuple2<String, Integer>> wordOndOnes = text.flatMap(new SplitClz());
    
            //(hello 1) (you 1) (hi 1) (him 1)
            UnsortedGrouping<Tuple2<String, Integer>> groupedWordAndOne = wordOndOnes.groupBy(0);
            //(hello 1) (hello 1)
            AggregateOperator<Tuple2<String, Integer>> out = groupedWordAndOne.sum(1);//1代表第1个元素
    
            out.writeAsCsv(outputPath, "\n", " ").setParallelism(1);//设置并行度
            executionEnvironment.execute();//人为调用执行方法
    
        }
    
        static class SplitClz implements FlatMapFunction<String,Tuple2<String,Integer>>{
    
            @Override
            public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
                String[] s1 = s.split(" ");
                for (String word:s1) {
                    collector.collect(new Tuple2<String,Integer>(word,1));//发送到下游
    
                }
    
            }
        }
    }
    
    

    原文件在这里插入图片描述
    输出文件
    在这里插入图片描述

    scala程序

    import org.apache.flink.api.scala._
    
    object WordCountScalaBatch {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val inputPath = "D:\\\\data\\\\input\\\\hello.txt"
        val outputPath = "D:\\data\\output"
        val environment: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
        val text: DataSet[String] = environment.readTextFile(inputPath)
        val out: AggregateDataSet[(String, Int)] = text.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).groupBy(0).sum(1)
        out.writeAsCsv(outputPath,"\n", " ").setParallelism(1)
        environment.execute("scala batch process")
      }
    }
    
    

    第 2 节 单词统计案例(流数据)

    2.1 需求

    Socket模拟实时发送单词,使用Flink实时接收数据,对指定时间窗口内(如5s)的数据进行聚合统计,每隔1s汇总计算一次,并且把时间窗口内计算结果打印出来。

    2.2 代码实现

    scala程序

    import org.apache.flink.streaming.api.scala._
    
    object WordCountScalaStream {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        //处理流式数据
        val environment: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment  //拿到运行环境
        val streamData: DataStream[String] = environment.socketTextStream("hadoop102", 7777)
        val out = streamData.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).keyBy(0).sum(1)
        out.print()
        environment.execute()
      }
    
    }
    
    

    java程序

    package com.lagou;
    
    import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    
    public class WordCountJavaStream {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment executionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            DataStreamSource<String> dataStream = executionEnvironment.socketTextStream("linux121", 7777);
            SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = dataStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
                public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
                    for (String word : s.split(" ")) {
                        collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(word, 1));
                    }
                }
            }).keyBy(0).sum(1);
            sum.print();
            executionEnvironment.execute();
        }
    }
    
    

    运行之前需要勾选
    在这里插入图片描述

    #控制台输入,7777表示端口
    nc -lp 7777
    #然后输入单词,查看统计
    

    在这里插入图片描述

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