Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。
/ect/init.d/mysql start (前面为mysql的安装路径)
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什么是计算机系统？计算机系统是由硬件和系统软件组成的，它们共同工作来运行应用程序。如下一个hello程序：
备份数据库或表最快的途径，只能运行在数据库目录所在的机器上，并且只能备份MyISAM类型的表。
https://www.jianshu.com/p/9f2c162ac77c 可参考
Linux中有两个比较命令，它们分别是comm和diff，在比较文本文件的版本时通常很有用。本文介绍它们的区别和简单用法。
Confluence 允许你从 Confluence 服务器上的一个目录中导入一个文本文件，然后将这个文本文件转换为 Confluence 的页面。每一个文本文件将会在 Confluence 中创建一个页面，这个页面使用文本文件的文件名为页面的的标题。
文件处理是一种用于创建文件、写入数据和从中读取数据的过程，Python 拥有丰富的用于处理不同文件类型的包，从而使得我们可以更加轻松方便的完成文件处理的工作
一个文件有两个关键属性：文件名（通常写成一个单词）和路径。路径指定文件在计算机上的位置。例如，我的 Windows 笔记本电脑上有一个文件名为project.docx的文件，路径为C:\Users\Al\Documents。最后一个句点之后的文件名部分称为文件的扩展名，它告诉您文件的类型。文件名project.docx为 Word 文档，Users、Al、Documents均是文件夹（也称目录）。文件夹可以包含文件和其他文件夹。例如，project.docx在Documents文件夹中，该文件夹在Al文件夹中，该文件夹在Users文件夹中。图 9-1 显示了该文件夹的组织结构。
有过多年应用开发经验的同学大都会体验过数据库 IO 比较慢的情况，但到底会慢到什么程度，特别是和其它读写数据的手段相比的差距，可能很多人还没有感性认识。 Java 是普遍采用的应用开发技术，我们来实际测试一下，Java 程序从 Oracle 和 MySQL 这两种典型数据库中读数的性能，并和读文本文件对比。 用国际标准 TPCH 的工具生成数据表，选用其中的 customer 表，3000 万行，8 个字段。生成的原始文本文件有 4.9G。将这些数据导入到 Oracle 和 MySQL 中。 硬件环境是单台 2CPU 共 16 核的服务器，文本文件和数据库都在 SSD 硬盘上。所有测试都在本机完成，没有实质上的网络传输时间。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
文本文件存储的是普通“字符”文本，python 默认为 unicode 字符集（两个字节表示 一个字符，最多可以表示：65536 个），可以使用记事本程序打开。注意:像 word 软件编辑的文档不是文本文件。
“回车”字符可以往回追溯很长一段时间 —— 早在打字机上就有一个机械装置或杠杆将承载纸滚筒的机架移到右边，以便可以重新在左侧输入字母。他们在 Windows 上的文本文件上保留了它，但从未在 Linux 系统上使用过。当你尝试在 Linux 上处理在 Windows 上创建的文件时，这种不兼容性有时会导致问题，但这是一个非常容易解决的问题。
内容审核在很多领域都有非常重要的作用，它不仅需要通过分类器识别图像或其它数据不适合展示，同时还能结合语义分割模型对这些限制级图像进行处理（Mask 掉敏感部分）。这样在不过多影响内容的情况下去除掉不合适的信息。开发者 alexkimxyz 构建的这个项目大概收集了 20 多万张敏感图像，且通过 URL 的形式展示了 GitHub 中。
我们在写代码的过程中，免不了会对代码进行一些修修改改。但经常会出现改着改着，就不知道改完后与源文件的差异是怎样的。这里，我们就需要一个文本比对工具来进行文本比对。
这段代码设置了百度AI的APP_ID、API_KEY和SECRET_KEY，并使用这些参数创建了一个AipOcr对象。
EKFiddle是一个基于Fiddler web debugger的，用于研究漏洞利用套件、恶意软件和恶意流量的框架。
在Linux系统中，环境变量是非常常见的一种机制，它们被用于存储重要的系统信息，比如用户的登录名、路径等等。当在脚本中需要使用这些变量时，可以使用envsubst命令，该命令可以将环境变量的值替换到文本文件中。
仅掌握之前提到的最常用命令是不够的，比如就编译WRF模式来说，其中可能涉及到解压缩，权限修改，文件链接，环境变量。当然，如果编译之前不确定空间是否足够，就需要查看磁盘空间。而在编译的时候又会有一些需求，比如想后台编译，为了便于查错需要将编译输出信息保存，而不是输出到屏幕等等。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-diff.html
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数 第六章 面向对象基础 第七章 面向对象深入 第八章 异常机制 第九章 文件操作
2020年过年期间，由于冠状病毒肺炎的流行，在家无事，就把搁置了很久的词库进行了改进。发布了2.7版：https://github.com/studyzy/imewlconverter/releases/tag/v2.7.0
每个运行在计算机上的程序，都有一个“当前工作目录”，或cwd。没有从根文件夹开始的文件名或路径，都假定在当前工作目录下。os.getcwd() 函数获取当前工作路径的字符串，可以利用 os.chdir() 改变它。
linux下文件分割可以通过split命令来实现，可以将一个大文件拆分成指定大小的多个文件，并且拆分速度非常的快，可以指定按行数分割和安大小分割两种模式。Linux下文件合并可以通过cat命令来实现，非常简单。
1. 命令帮助 help选项 # ls --help man手册 # man ls 2. 关闭、重启系统 关闭系统 shutdown 1分钟后关闭系统 # shutdown -h 1 立即关闭系统 # shutdown -h now 指定时间关闭系统 # shutdown -h 12:00 关闭系统 poweroff # poweroff 挂起系统 halt # halt 重启系统 reboot # reboot 切换系统运行级别 init 运行级别： 0 => 停机 1 => 单用户模式 2 => 多
su 切换用户 root -> 普通用户 不需要密码 普通用户之间 需要密码 普通用户->root 需要密码
欢迎来到RunFlow手册的进阶篇，如果您还不了解RunFlow，建议先阅读我们的基础篇。
CSV（或文本文件）的导入方式与外部Excel文件的导入方式基本一致，本文章从2个例子说明规范CSV文件的导入以及非规范CSV文件导入时需要注意的问题，导入文本文件的方法与CSV的基本一致，不单独举例。
ripgrep是开源社区正在进行的 RIIR（用 Rust 重写）努力的一个优秀成果。，它旨在成为经典grep 命令的高级替代品。
Linux对我们的生活有着很大的影响。对于新手来说，头一次入手Linux只会让你觉得不适。因为在Linux上，你通常应该使用终端命令，而不是只要点击启动器图像(就像你在Windows上操作那样)。不过别担心，本文介绍的这10个基本的Linux命令和重要命令会帮助你尽快入门。
引言： 在Linux系统中，grep（Global Regular Expression Print）是一个强大的命令行工具，它用于在文本文件中搜索指定的模式。grep命令不仅仅是一个简单的搜索工具，它还支持正则表达式，可以通过灵活的选项和参数组合来实现更复杂的搜索和匹配操作。本文将详细介绍grep命令的用法，帮助读者充分了解并灵活应用这个实用工具。
例如将一个BLM.txt文件分成前缀为 BLM_ 的1000个小文件，后缀为系数形式，且后缀为4位数字形式
有的时候需要对文件执行删除删除操作，这个时候比较常用的会使用vi命令中的dd命令，比如先执行10G(跳转到第10行)，然后再执行20dd(删除20行)，但实际情况未必是这么常规，比如说，要删除文件中，某行长度超过200个字符的行，如果文本比较小，还好，如果是几万行，几十万行的呢？ 这个想用vi就不现实了。 我然想到的办法就是:比如说，通过sed,awk,egrep命令来达到目的。 举个简单例子。
文 | 豌豆 来源 | 菜鸟教程 豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟，文末有秘密！ Linux col命令 Linux col命令用于过滤控制字符。 在许多UNIX说明文件里，都有RLF控制字符
在许多UNIX说明文件里，都有RLF控制字符。当我们运用shell特殊字符">"和">>"，把说明文件的内容输出成纯文本文件时，控制字符会变成乱码，col指令则能有效滤除这些控制字符。
Vim是一个功能强大的全屏幕文本编辑器，是Linux/UNIX上最常用的文本编辑器，他的作用是建立、编辑、显示文本文件。Vim没有菜单，只有命令。（在编辑一些配置文件、写一些简单的小脚本的时候用）
Power Query (本文和以后也用 PQ 作为 Power Query 的缩写) 数据处理的起点是获取数据，在我所接触过的数据处理工具中，PQ 能处理的数据源种类算是比较多的，比如基于文件、基于数据库、基于在线服务等等。一般来说，工作中不可能同时接触所有类型的数据，也没有必要对所有数据源全部掌握。我们可以挑一些常用的和典型的数据源去学习，然后举一反三，不知道细节的时候，查看微软的帮助文档。
在一些导入功能里，甲方经常会给我们一些格式化的文本，类似 CSV 那样的纯文本。比如有关质量监督的标准文件（如国家标准、地方标准、企业标准等），还有一此国际标准文件等等。提供给我们的这些文件是文件尺寸比较大的纯文本文件，文件内容是格式化的文本，具有规律的分隔字符。Excel 本身提供有导入文本文件的功能，但由于标准制定和发布是比较频繁，每次的导入与整理还是比较耗时的，因些实现文本文件导入到 Excel 的功能可以更快速的解决重复劳动和错误，实现流程自动化的一环。
可以将数据信息输入到Python中，也可以从Python中输出数据。通常，导入数据的方法取决于想要输入或输出的数据的格式。
1.数据库的备份 备份=拷贝加管理，防止数据的丢失同时记录用户的操作记录。其中最有效的备份是对IT架构进行备份。 原则： （1）数据库要定期备份，备份的周期应当根据应用数据系统可承受的恢复时间，而且定期备份的时间应当在系统负荷最低的时候进行。对于重要的数据，要保证在极端情况下的损失都可以正常恢复。 （2）定期备份后，同样需要定期做恢复测试，了解备份的正确可靠性，确保备份的有意义的、可恢复的。 （3）根据系统需要来确定是否采用增量备份，增量备份只需要备份每天的增量数据，备份花费的时间少，对系统负载的压力也
收到的需求是这样的：有几百个文本文件，每个文件内容的格式相同，都是有固定分隔符的两列，每个文件有几千行记录。现在需要把这些文件的内容导入一个表，除了文件中的两列，还要存一列记录对应的文件名。 作为一个搞数据库的，导入数据本来是小事一桩，可这有几百个文件要手工逐个处理未免太麻烦了，于是想起了Kettle。Kettle的转换处理数据流，其中有一个“获取文件名”的输入对象，可以使用它在导入文件数据时添加上文件名字段，而且支持正则表达式同时获取多个文件名，正好适用此场景。下面为实现步骤。
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