日志分析查看——grep,sed,sort,awk运用

概述

我们日常应用中都离不开日志。可以说日志是我们在排查问题的一个重要依据。但是日志并不是写了就好了，当你想查看日志的时候，你会发现线上日志堆积的长度已经超越了你一行行浏览的耐性的极限了。于是，很有必要通过一些手段来高效地辅助你来快速的从日志中找到你要找的问题。本文通过一个从项目中衍生出来的例子从查找日志，筛选日志和统计日志3个方面层层递进来简述日志文件查看中一些有用的手段。（注：在linux环境下）

目录

0.查找关键日志grep

1.查找关键日志grep

2.精简日志内容 sed

3.对记录进行排序sort

4.统计日志相关记录数 awk

5.日志规范化

6.一些容易遇到的问题

例子背景：

后台跑一个定时任务，对指定时间段的订单数据表中的每一条记录进行以此任务处理。在日志中输出：

1.订单id

2.订单处理状态

3.日志类别

准备工具：sort, tail, less, uniqu,grep,sed,awk

示例日志：demo.log

[plain] view plaincopy

  1. 2011-08-23 19:57:00,610 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - =====>属性订正任务执行开始|每页读取100条数据  
2011-08-23 19:57:05,012 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - 当前正在处理页数:1  
2011-08-23 19:57:30,688 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10117,status:attr_ids不含0跳过  
2011-08-23 19:57:30,709 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10117,status:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100104  
2011-08-23 19:57:31,721 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10117,status:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100105  
2011-08-23 19:57:32,727 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10117,status:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100107  
2011-08-23 19:57:32,782 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10117,status:attr_ids成功保存为0|100104|0|100105|100107  
2011-08-23 19:57:32,782 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10226,status:attr_ids不含0跳过  
2011-08-23 19:57:32,805 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10226,status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100104  
2011-08-23 19:57:33,828 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10226,status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100107
  2. erBO - order-fix.curr_id:10226,status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：46  
2011-08-23 19:57:34,850 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10226,status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100106  
2011-08-23 19:57:35,860 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10226,status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100105  
2011-08-23 19:57:36,871 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10226,status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：3  
2011-08-23 19:57:36,884 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10226,status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：3  
2011-08-23 19:57:36,891 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10226,status:attr_ids成功保存为6|100104|0|0|100107|46|100106|100105|3|3  
2011-08-23 19:57:36,891 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10222,status:attr_ids不含0跳过  
2011-08-23 19:57:36,928 [] ER
  3. ROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10222,status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：3  
2011-08-23 19:57:33,838 [] ERROR bo.CommodityCerOrd

0.一些最基础的日志查看命令

最简单的日志查看命令就是浏览日志文件了，一般会从有限浏览文件末尾的

[plain] view plaincopy

  1. tail -400f demo.log #监控最后400行日志文件的变化 等价与 tail -n 400 -f （-f参数是实时）
  2. less demo.log #查看日志文件，支持上下滚屏，查找功能
  3. uniq -c demo.log  #标记该行重复的数量，不重复值为1

以上命令具体使用详见本机man手册

1.查找关键日志记录 grep

浏览了日志文件后你会发现，日志文件成千上万行，怎么能找到我要找的内容呢。这时候，就可已用grep来进行日志的关键行提取了。

grep 简单使用

规则：grep [选项]...模式 [文件]...    （模式是正则表达式）

例子1：

[plain] view plaincopy

  1. grep ‘INFO‘ demo.log     #在文件demo.log中查找所有包行INFO的行

输出：
2011-08-23 19:57:00,610 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - =====>属性订正任务执行开始|每页读取100条数据
2011-08-23 19:57:05,012 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - 当前正在处理页数:1
2011-08-23 19:57:30,688 [] INFO  bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10117,status:attr_ids不含0跳过
...(略)

例子2：

[plain] view plaincopy

  1. grep -o ‘order-fix.curr_id:[09]\+‘ demo.log    #-o选项只提取order-fix.curr_id:xxx的内容（而不是一整行），并输出到屏幕上

输出：
order-fix.curr_id:10117
order-fix.curr_id:10117
order-fix.curr_id:10117
order-fix.curr_id:10117
order-fix.curr_id:10117
order-fix.curr_id:10226
...(略)

例子3：

[plain] view plaincopy

  1. grep -c ‘ERROR‘ demo.log   #输出文件demo.log中查找所有包行ERROR的行的数量

输出：17

例子4：

[plain] view plaincopy

  1. grep -v ‘ERROR‘ demo.log   #查找不含"ERROR"的行

输出：（功能和grep ‘INFO‘ demo.log 命令一样，输出略）

grep 用法小结（转自网络图片）：请点击直接查看大图

详细用法请man之

2.精简日志内容 sed

从n多行的日志文件中提取到一定数量的行后，可能你还会觉得有些功能不够，比如你每行并不需要有哪个类抛出的描述，比如你不需要日志时间，或者要把时间格式换个形式展示等等，这时候你就可以通过sed的替换命令来进行对日志文件提取具体内容了。
        如果把grep比作过滤器，那sed就是个修改器了。

sed简单用法：

[plain] view plaincopy

  1. sed [-n][-e] ‘命令‘ 文件        #-n选项是默认不输出信息，除非使用了p命令或者是s命令的p标志符；-e是表明空格后面接的是一个命令
  2. sed [-n] -f 脚本 文件           #这个用法是把命令写在脚本里

看完基本用法，让我们结合demo.log来具体应用下：

例2：输出demo.log中的某个日期中的ERROR的行

来具体应用下：

[plain] view plaincopy

sed -n ‘/^2011-08-23.*ERROR/p‘ demolog.log

输出：

2011-08-23 19:57:30,709 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10117,status:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100104
2011-08-23 19:57:31,721 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10117,status:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100105
2011-08-23 19:57:32,727 [] ERROR bo.CommodityCerOrderBO - order-fix.curr_id:10117,status:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100107

例3：提取demo.log中的日期，日志级别，订单id和状态。

[plain] view plaincopy

sed -f demo.sed2 demo.log

[plain] view plaincopy

#n                                #这一行用法和命令中的-n一样意思，就是默认不输出

#demo.sed2

#下面的一行是替换指令，就是把19位长的日期和INFO/ERROR,id,和后面的一截提取出来，然后用@分割符把这4个字段重新按顺序组合

s/^[09]{19}.*INFO∥ERROR .*order-fix.curr_id:[09]\+,.$/\[email protected]\[email protected]\[email protected]\4/p

输出：

2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:attr_ids不含0跳过
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100104
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100105
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100107
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:attr_ids成功保存为0|100104|0|100105|100107
...略

sed详细用法可以参考《sed 与 awk》(第二版), 或者man之

或者点击下面这个参考链接http://www.reddragonfly.org/abscn/x17814.html

3.对记录进行排序 sort

经过了日志文件的精炼后，我们可能不想对日志进行时间排序，这时候我们就可以用sort进行排序。

基本使用

sort [options] [file...]

对于demo.log，经过了上面的sed提取后，我希望先用id进行排序，然后再用日志级别倒序进行排序，最后才是日期排序

[plain] view plaincopy

#排序功能 -t表示用@作为分割符，-k表示用分割出来的第几个域排序(不要漏掉后面的,2/,3/,1，详细意思看下面的参考链接，这里不做详述)

sed -f test.sed demolog.log | sort [email protected] -k2,2n -k3,3r -k1,1                  #n为按数字排序，r为倒序

输出：

2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:attr_ids不含0跳过
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:attr_ids成功保存为0|100104|0|100105|100107
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100104
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100105
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100107
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:attr_ids不含0跳过
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100104
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100105
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100106
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100107
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：3
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：46
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：3
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:attr_ids不含0跳过
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:attr_ids成功保存为6|100104|0|0|100107|46|100106|100105|3|3
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100104
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100107
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：46
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100106
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100105
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：3
2011-08-23 19:57:[email protected]@[email protected]:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：3

详尽手册http://ss64.com/bash/sort.html

4.统计日志相关记录数 awk

现在日志已经比较清晰了，但是如果我想对不同日志进行统计怎么办，比如我要统计所有ERROR的日志记录书，或者要统计每个订单有多少个ERROR？这就需要我们的awk帮忙了。

awk简单使用：

[plain] view plaincopy

awk [-v 变量名=变量值] [-Fre] [--] ‘模式 { 语句 }‘ 变量名=变量值 文件名

awk [-v 变量名=变量值] [-Fre] -f 脚本文件 [--] 变量名=变量值 文件名

和sed一样，awk也支持2中方式调用，一种是把awk脚本直接在命令行写入，第二种是把awk写在文件中在命令行中调用。

awk处理方式也与sed类似，对文件中的每一个输入行进行处理，每个处理首先判断是否是模式中匹配的行，是的话就具体执行相应的语句。

不同的是，awk侧重与对每一行的列进行处理，并且，awk脚本和c语言类似也拥有变量，条件判断，循环等复杂语句，所以这里只能简单介绍一下基本应用，详细的请查看后面给出的相关链接。

而且，awk在处理所有行前和处理完行后各有BEGIN和END语句做预处理和后置处理。

例子1：打印日志中的第2，3列

[plain] view plaincopy

awk ‘BEGIN{FS="@"} {print $2,$3}‘ demo.log_after_sort   #BEGIN中预处理的是，把@号作为行的列分割符,把分割后的行的第2，3列输出

输出：（对于从sort得出的结果作为输入）
10117 INFO
10117 INFO
10117 ERROR
10117 ERROR
10117 ERROR
10222 INFO
...略

例子2. 统计日志中INFO，ERROR出现的总数,以及总记录数

[plain] view plaincopy

#下面的例子是作为命令行输入的，利用单引号作为换行标记，这样就不用另外把脚本写进文件调用了

awk ‘

BEGIN {

FS="@"

}

{

if ($3 == "INFO") {info_count++}

if ($3 == "ERROR") {error_count++}

}

END {

print "order total count:"NR           #NR是awk内置变量，是遍历的当前行号，到了END区域自然行号就等于总数了

printf("INFO count:%d ERROR count:%d\n",info_count,error_count)

} ‘ demo.log_after_sort

输出：

order total count:22
INFO count:5 ERROR count:17

例子3. 对指定时间范围内的日志进行统计，包括输出INFO，ERROR总数，记录总数，每个订单记录分类统计

下面的例子综合了前面sed和sort

[plain] view plaincopy

sed -f demo.sed demolog.log | sort [email protected] -k2,2n -k3,3r -k1,1 | awk -f demo.awk

[plain] view plaincopy

#demo.awk

BEGIN {

FS="@"

stime="2011-08-23 19:57:31"

etime="2011-08-23 19:57:37"

}

$1 > stime && $1 < etime {

if ($3 == "INFO") {info_count++}

if ($3 == "ERROR") {error_count++}

++total

status[$2]=status[$2]"\t"$1"\t"$3"\t"$4"\n"

}

END {

for(i in status){

printf("id:%s:\n%s\n",i,status[i])

}

print "order total count:"total

printf("INFO count:%d ERROR count:%d\n",info_count,error_count)

} <span style="font-size:18px;"><strong>

</strong></span>

输出：

id:10117:

2011-08-23 19:57:32 INFO  status:attr_ids成功保存为0|100104|0|100105|100107
2011-08-23 19:57:32 ERROR  status:添加属性id，但由于认证分类参数有误默认取匹配属性名称的第一个属性id：100107

id:10226:

2011-08-23 19:57:32 INFO  status:attr_ids不含0跳过
2011-08-23 19:57:32 ERROR  status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100104
2011-08-23 19:57:33 ERROR  status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100107
2011-08-23 19:57:33 ERROR  status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：46
2011-08-23 19:57:34 ERROR  status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100106
2011-08-23 19:57:35 ERROR  status:添加属性id，但由于没有属性在该分类下默认取匹配属性名称的第一个属性id：100105

#这个例子只是举例说明awk的统计用法，实际运用中可能会统计超时的次数，页面访问次数等。

awk相关资料：

《sed 与 awk》（第二版）

awk脑图

补充：

其他实践时例子：

1. 在本地分支把代码修改从一个分支复制到另一个分支（例子的b1022st.txt是一个记录了文件新增或修改的变化的文件路径名）

[plain] view plaincopy

awk ‘BEGIN{FS="b1022-scm/"} {system("cp -rf b1022-scm/"$2" b1022-lpscm/"$2);}‘ /home/nizen/b1022st.txt

通过awk和其system命令结合，这样就把文件从b1022-scm复制到b1022-lpscm下

2.内置函数 http://www.cnblogs.com/chengmo/archive/2010/10/08/1845913.html
3.内建变量 http://www.linuxsong.org/2010/09/awk-built-in-variable/
4.shell变量传递 http://www.51testing.com/?uid-225738-action-viewspace-itemid-246383
5.awk统计某个开始-结束范围内的关键字累加总数：

[java] view plaincopy

BEGIN {

running=0

count=0

startRow="begin =====>" id            #id,nextId是通过-v 参数从外部传入

endRow="begin =====>" nextId

}

$0 ~ startRow{    # ～是匹配运算符，判断$0是否满足startRow正则表达式

running = 1

#  printf("start\n")

}

$0 ~ endRow {

running = 0

#  printf("end\n")

}

{

if(running==1) {      # 仅在startRow 和 endRow 范围内统计

if($0 ~ "it show") {

#        printf($0 "\n")

str=$0

sub(/^.*show times:/, "", str)

sub(/ .*$/, "", str)

printf(str "\n")

count = count + str

}

}

}

END {

printf("showTimeCount:"+count)

}

6. printf "10ms occur:%.2lf%%\n",t10/total*100 #输出百分比数据，精确到百分位后2位

5.日志规范化

从前面可以看出，日志文件为了要让后续工具能够对里面的内容进行提取和处理，就必须要让日志文件规范的输出。

个人想到有几个点可以规范：

1.记录日志时候可以写入一些特殊的文本语句，一遍与工具的检索和处理。

2.记录日志最好不要用中文，因为在不同语言环境下对日志的处理可能因为编码不同导致没法处理日志。

后面再贴下淘宝中找到的一些打印日志的建议：

正常情况下应该返回true, 却返回false的, 反正就是你在对返回值进行检查的时候, 如果不正常, log一下

出现异常的地方, 以前认为hsf.log会帮我们记下所有的异常, 但是这个也不一定可靠, 所以还得我们自己记一下

日志必须包含上下文信息

如果出于统计的需要, 可打可不打

在完成代码之后, 查看一下整个代码结构, 在一些关键的点, 加上日志, 正常的info, 少数情况出现的warning, 异常情况的error或者warning

打印的日志内容要容易查询, 以前我比较倾向于打中文日志, 虽然易读, 但是中文在linux下的搜索统计稍微有些麻烦,所以如果能加上英文标识(比如说用于唯一标识的前缀), 能识别不同日志, 这个对定位也是非常有好处的.

6.一些容易遇到的问题

a.处理中文出现乱码

这个主要是因为你的linux locale的配置，与编辑文件的语言环境，还有你登录ssh客户端的编码规则有关，所以最好还是不用中文记录日志。

b.正则表达式不同工具的区别

这个主要是因为不同工具的正则表达式定义的元字符不同，网上有总结的，可点击正则迷雾参考

OO后记：

目前只是简单介绍了grep,sed,sort,awk的几个简单应用，实际上的日志监控回根据不同的情景进行不同的处理。比如需要对调用的耗时进行统计（平均时间或者超时记录），对访问量进行统计，但是基本原理都和本文例子出发点一致。本文一方面是为了记录下学习过程中积累的东西，另一方面为了抛砖引玉引起大家对日志记录的关注。

http://blog.csdn.net/teamlet/article/details/38046409

时间： 2024-12-09 15:31:05

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【Linux】日志分析工具grep sed sort

遇到一个问题,在查询日志时发现,服务器上打印的文件有很多个,每个都存储了一部分日志, 需要将日志按照时间排序,并显示所有日志. 原命令: grep -h  searchContent */*log 搜索出来的结果会将所有内容显示出来格式如下: File1.log:时间…. File2.log:时间…. 由于文件名后面的日志也包含:,所以使用分隔符:进行分隔排序的方法不可行,此时需要在grep时不将文件名包含进来,搜索一通之后,找到一个参数"-h",可以不显示文件名 grep -h  s

grep,sed,sort,awk运用

概述 我们日常应用中都离不开日志.可以说日志是我们在排查问题的一个重要依据.但是日志并不是写了就好了,当你想查看日志的时候,你会发现线上日志堆积的长度已经超越了你一行行浏览的耐性的极限了.于是,很有必要通过一些手段来高效地辅助你来快速的从日志中找到你要找的问题.本文通过一个从项目中衍生出来的例子从查找日志,筛选日志和统计日志3个方面层层递进来简述日志文件查看中一些有用的手段.(注:在linux环境下) 目录 0.查找关键日志grep 1.查找关键日志grep 2.精简日志内容 sed 3.对记录

linux(5)--补充（管道| / 重定向&gt; / xargs）/find 与xargs结合使用/vi,grep,sed，awk(支持正则表达式的工具程序)

本节中正则表达式的工具程序 grep,sed和awk是重点,也是难点!!! 先补充一下一. 管道| / 重定向> / xargs 如:1. 管道和重定向的区别:具体可以见 http://www.cnblogs.com/chengmo/archive/2010/10/21/1856577.html以此为例: cat test.sh test1.sh 2>/dev/null | grep -n 'echo' 此时若test.sh 不存在,报错信息不会输出到屏幕中,而是转入 /dev/null中,如

grep, sed 与 awk 详解

grep, sed 与 awk 相当有用 ! gerp 查找, sed 编辑, awk 根据内容分析并处理. awk(关键字:分析&处理) 一行一行的分析处理 awk '条件类型1{动作1}条件类型2{动作2}' filename, awk 也可以读取来自前一个指令的 standard input相对于sed常常用于一整行处理, awk则比较倾向于一行当中分成数个"字段"(区域)来处理, 默认的分隔符是空格键或tab键例如:last -n 5 | awk '{print $1

正则表达式学习之grep,sed和awk

正则表达式是用于描述字符排列和匹配模式的一种语法,它主要用于字符串的模式分割.匹配.查找以及替换操作. 描述一个正则表达式需要字符类.数量限定符.位置限定符.规定一些特殊语法表示字符类,数量限定符和位置关系,然后用这些特殊语法和普通字符一起表示一个模式,这就是正则表达式. 正则表达式的语法规范如下: 字符类:在模式中表示一个范围,但是取值范围是一类字符中的任意一个. 数量限定符:限定字符类出现的次数. 位置限定符:描述各种字符类和普通字符之间的位置关系. 特殊字符: 正则表达式有两种规范,分别是

轻松上手 正则表达式与grep,sed，awk（一）

一些废话: 对于正则表达式,一直都是似懂非懂,看到一些代码,脚本中带有正则,awk,sed,心里总有点虚.主要是记不住,平时又没怎么用,也就没总结了.现在有空,决定总结一下,顺便克服一下看到shell,js这些带有正则就心虚的弱点.打算分三篇文章来写 正文: 一般来说,正则分好几种,但基本都差不多,我所了解的有 "基本正则","扩展正则"及"perl正则",本文更偏向说记录"基本正则"和"扩展正则",它们在

使用方便 正则表达式grep,sed，awk（一）

一些无稽之谈: 对于正则表达式,永远似了解不明白,看到一些代码,脚本定期,awk,sed.心里总有点虚.主要是记不住.平时又没怎么用,也就没总结了. 如今有空,决定总结一下,顺便克服一下看到shell,js这些带有正则就心虚的弱点. 打算分三篇文章来写 正文: 一般来说,正则分好几种.但基本都差点儿相同,我所了解的有 "基本正则","扩展正则"及"perl正则",本文更偏向说记录"基本正则"和"扩展正则",

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第1章 Elasticsearch安装部署 1.1 下载软件包并创建工作目录 程序下载地址:https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.5.0-linux-x86_64.tar.gz 下载时间过长,建议登录至服务器下载: ‘’’ # 下载官方新版本软件包 # 解压文件至指定目录并重命名 # 创建用户且将elasticsearch程序目录属主属组设置为elasticsearch用户 ‘’’ # wget

grep，sed，awk

grep, sed 与 awk 相当有用 ! gerp 查找, sed 编辑, awk 根据内容分析并处理. awk(关键字:分析&处理) 一行一行的分析处理 awk '条件类型1{动作1}条件类型2{动作2}' filename, awk 也可以读取来自前一个指令的 standard input相对于sed常常用于一整行处理, awk则比较倾向于一行当中分成数个"字段"(区域)来处理, 默认的分隔符是空格键或tab键例如:last -n 5 | awk '{print $1