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，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方 式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标 准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母。因为它的作者是三个人，分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本，它提供了Bell实验室和GNU的一些扩展。
在MySQL中，字符串分割是一个常见的操作，用于将一个包含多个子字符串的大字符串拆分成多个部分。以下是几种常见的在MySQL中进行字符串分割的方法：
说明：Linux pstree命令将所有行程以树状图显示，树状图将会以 pid (如果有指定) 如果有指定使用者 id，则树状图会只显示该使用者所拥有的行程。
Linux 文本处理三剑客grep、sed、awk，这三个命令在工作和面试过程中出现的频率非常高，有时候很复杂的需求，一条简单的命令就可以实现，今天就先学习一下最强大的awk。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件（每行一个记录），或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
文章涉及到vim\grep\cat\more\less\echo\sed\awk的入门用法。
注意：返回结果为连接参数产生的字符串，如果有任何一个参数为 NULL，则返回值为 NULL。
MySQL 中提供了LOAD DATA INFILE语句来插入数据。 以下实例中将从当前目录中读取文件 dump.txt ，将该文件中的数据插入到当前数据库的 mytbl 表中。
一、数据导入 1.什么是导入:把系统文件的内容保存到数据库服务器的表里 2.导入数据时的注意事项？ -表中字段的个数要和文件列中的个数相等 -字段的类型要和文件中列的值匹配 3.导入数据命令格式： load data infile '文件名' into table 表名 fields terminated by '分隔符' lines terminated by '\n'; *terminated by ‘分隔符’:指定列的分隔符 *lines terminated by
mysql -u用户名 -p密码 < 要导入的数据库数据(kxdang.sql)
该export工具将一组文件从HDFS导入RDBMS。目标表必须已经存在于数据库中。根据用户指定的分隔符读取输入文件并将其解析为一组记录。
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，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母。因为它的作者是三个人，分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本，它提供了Bell实验室和GNU的一些扩展。下面介绍的awk是以GUN的gawk为例的，在linux系统中已把awk链接到gawk，所以下面全部以awk进行介绍。
从这一篇开始，大概会花四五篇的内容篇幅，归纳整理一下之前学过的SQL数据库，一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础，二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。 今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作，暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。 平台使用Navicat Premium（当然你也可以使用MySQL自带的workbench或者MySQL Conmand line）。 以下仅涉及MySQL中使用命令行语句导入/导出本地磁盘的文本文件（csv\txt文件）。 文件
concat()函数是将多个字符串组合在一起，形成一个大的字符串；如果连接的字符串中存在一个为NULL，则输出的结果为NULL，语法格式为：
awk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk在其对数据分析并生成报告时，显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入，默认以空格为分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理。awk是行处理器,相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息
mysqldump -uroot -p'pwd' -B db1db2 | gzip >/db_back.sql.gz
存储过程（Stored Procedure）是一种存储在数据库中的程序，可供外部程序调用的一种数据库对象。
date - print or set the system date and time
之前的脚本中我们都是通过grep、cut、tr、uniq、sort等命令通过管道组合在一起将字符串检索出来，然后在通过shell中对应的运算得到结果，在数据检索过程中大家可能也体会到了其中的辛苦和蹩脚。没办法，会的就这么多，还需要完成任务。
执行后，会把指定表中记录数据导出到c:/test.csv文件中。每个字段以,(逗号)分隔，字段内容是字符串的以”（双引号）包围，每条记录使用\r\n换行。如图所示
前面一篇已经介绍了MySQL 备份相关的原理与方法，要是还没有来得及看的可以戳此查看『MySQL 备份恢复（一）』，那么今天就接着上一篇的内容继续谈谈备份恢复相关内容。数据备份是 DBA 非常重要的工作之一，系统意外奔溃或者硬件损坏都可能导致数据库的数据丢失，因此 MySQL DBA 应该定期备份数据，使得意外发生时尽可能的减少损失。数据备份在工作中是重中之重，安全很重要。
日志样子举例如下： http://youku.com 200 http://youku.com 302 http://youku.com 403 http://youku.com 502 http://baidu.com 302 http://baidu.com 404 现想使用awk命令按域名统计 返回码大于等于400的百分比，假如优酷总共有4行，大于等于400的返回码有两行，那占比就为50%
Hive可以管理HDFS中的数据，可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能，因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的，只是进行了包装，对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录，正真的数据存在在MySql中，MYSQL中保存了Hive的表定义，用户不必关系MySQL中的定义，该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录，表在HDFS中亦对应一层目录，如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据，即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述，Hive实现了对HDFS的管理，通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表，内部表，分区表 Hive安装 1. MySql的安装（密码修改，远程用户登陆权限修改） 2. Hive安装获取，修改配置文件(HADOOP_HOME的修改，MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce)，启动Hive Hive基本语法： 1. 创建库：create database dbname 2. 创建表：create table tbname Hive操作： 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务，客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐，容易出错，不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件，如etl.sql ，然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入： 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型： 1. 内部表: create table 表数据在表目录下，对表的删除会导致表目录下的数据丢失，需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据，表数据存储在其他HDFS目录上，需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表：与创建内部表相同，需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段，然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表，同样也是按照目录来管理，每个分区都是单独目录，目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作：array，contain等 2. 聚合操作：(max,count,sum)等 3. 内连接，外连接（左外，右外，全外） 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询，条件查询，关联查询 6. 子查询： 当前数据源来源于 另个数据执行的结果，即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换：字符与整形，字符与时间， 字符串：切割，合并， 函数：contain，max/min，sum， 8. 复合类型 map（key，value）指定字符分隔符与KV分隔符 array（value）指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
Sqoop 的lib中缺少Hive 的jar包，从Hive 中找的缺少的jar包到Sqoop中即可
存储过程简单来说，就是为以后的使用而保存的一条或多条MySQL语句的集合。可将其视为批文件。虽然他们的作用不仅限于批处理。
import-all-tables工具将一组表从RDBMS导入到HDFS。来自每个表的数据存储在HDFS的单独目录中。
cut 命令在Linux和Unix中的作用是从文件中的每一行中截取出一些部分，并输出到标准输出中。我们可以使用 cut 命令从一行字符串中于以字节，字符，字段（分隔符）等单位截取一部分内容出来。
/ect/init.d/mysql start (前面为mysql的安装路径)
以上就是python分割拼接函数的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
常见的MySQL数据导出有三种形式 SELECT ... INTO OUTFILE ---- SELECT * FROM person INTO OUTFILE '/var/lib/mysql-files/person.data'; LOAD DATA INFILE LOAD DATA INFILE是SELECT ... INTO OUTFILE的逆操作 常用选项 FIELDS TERMINATED BY ','：字段分隔符 ENCLOSED BY '"'：包围字段的符号 LINES TER
cut命令用于Linux和Unix系统中，从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至标准输出。
该字段由3部分组成，分别对应ip, user, password，现在要使用sql将该字段拆分，代码如下：
查询来的数据没发现有什么异常；照理说逐字段查出来没问题，再逐字段插入应该不会错位。实际上 hive 的 insert 跟想象中传统的 insert 不太一样。
awk是专门为文本处理设计的编程语言，是一门数据驱动的编程语言，与sed类似都是以数据驱动的行处理软件，主要用于数据扫描、过滤、统计汇总工作，数据可以来自标准输入、管道或者文件。
1.StringTokenizer的构造函数 StringTokenizer（String str）：构造一个用来解析str的StringTokenizer对象。java默认的分隔符是“空格”、“制表符（‘\t’）”、“换行符(‘\n’）”、“回车符（‘\r’）”。 StringTokenizer（String str，String delim）：构造一个用来解析str的StringTokenizer对象，并提供一个指定的分隔符。 StringTokenizer（String str，String delim，boolean returnDelims）：构造一个用来解析str的StringTokenizer对象，并提供一个指定的分隔符，同时，指定是否返回分隔符。 2.StringTokenizer的一些常用方法 说明： 1.所有方法均为public； 2.书写格式：[修饰符] <返回类型><方法名([参数列表])> int countTokens（）：返回nextToken方法被调用的次数。 boolean hasMoreTokens（）：返回是否还有分隔符。 boolean hasMoreElements（）：返回是否还有分隔符。 String nextToken（）：返回从当前位置到下一个分隔符的字符串。 Object nextElement（）：返回从当前位置到下一个分隔符的字符串。 String nextToken（String delim）：与4类似，以指定的分隔符返回结果。
（1）以字符为单位输出指定范围的字符。 首先使用cat命令显示原文本文件内容如下：
本文选取一些mysql函数进行具体举例介绍，从功能、语法等多方面做个记录说明，附上执行截图
数据库函数是一种具有某种功能的模块，可以接收零个或多个输入值，并且返回一个输出值。MySQL 为我们提供了许多用于处理和分析数据的系统函数，本文给大家介绍 10 个常用的字符串函数，以及相关的其他函数。
mysql5.5.64-MariaDB版本不能识别-set-gtid-purged=OFF 参数。
通过sqoop抽取Mysql表数据到hive表，发现hive表所有列显示为null
AWK是一个强大的格式化文本处理工具，一般在类Unix操作系统中都是必带的工具（Linux、Mac OS），因此，使用无需安装，非常的方便与便捷。
窗口函数是OVER(),其中对应子句有PARTITION BY 以及 ORDER BY子句,所以形式有:
cut 命令可用于删除一个文本文件中每行的字符，留下需要的列，是一个很方便的文本处理命令。
在Python中，split()函数是一个非常常用的字符串方法，它可以将一个字符串按照指定的分隔符拆分成多个子串，并返回一个包含子串的列表。
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