Awk是一款功能强大的文本分析工具。简而言之，awk逐行读取文件。 （空格，制表符）是切割每一行的默认分隔符，然后分析切割的部分。
0，基本用法
Awk是一款功能强大的文本分析工具。简而言之，awk逐行读取文件。 （空格，制表符）是切割每一行的默认分隔符，并分析和处理剪切的部分。
awk命令格式如下
awk [-F field-separator]'命令'输入文件
[-F separator]是可选的，因为awk使用空格而tab是默认的字段分隔符，因此如果要浏览字段之间的空格，选项卡的文本，则不必指定此选项，但如果需要浏览/etc/passwd等文件，其中文件的字段用冒号分隔，必须指定-F选项。
Echo'这是一个测试'| awk'{print $ 0}'
##输出是
这是一个测试
shell读取用户输入的字符串found |，表示管道。左侧和右侧被理解为简单命令，即前一个（左侧）简单命令的标准输出指向下一个（右侧）标准命令的标准输入
Awk根据分隔符将行划分为字段，$ 0是整行，$ 1是第一个字段，$ 2是第二个字段，依此类推......
要打印字段或所有字段，请使用print命令。这是一个awk动作
Echo'这是一个测试'| awk'{print $ 1}'
##输出是
这个
Echo'这是一个测试'| awk'{print $ 1，$ 2}'
##输出是
这是
/etc/passwd文件的内容如下
Root: x: 0: 0: root:/root:/bin/bash
Bin: x: 1: 1: bin:/bin:/sbin/nologin
守护进程: x: 2: 2:守护进程:/sbin:/sbin/nologin
Adm: x: 3: 4: adm:/var/adm:/sbin/nologin
Lp: x: 4: 7: lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin
给出一些简单的小要求
1，仅显示/etc/passwd帐户Awk -F:'{print $ 1}'/etc/passwd
##输出是
根
箱子
守护进程
ADM
唱片
2，显示/etc/passwd的第一列和第七列，用逗号分隔，在所有行开始之前添加列名start1，start7，添加最后一行，end1，end7
Awk -F':''BEGIN {print'start1，start7'} {print $ 1'，'$ 7} END {print'end1，end7'}'/etc/passwd
##输出是
Start1，start7
Root，/bin/bash
Bin，/sbin/nologin
守护进程，/sbin/nologin
Adm，/sbin/nologin
Lp，/sbin/nologin
结束1，结束7
在执行所有文本处理操作之前执行BEGIN语句，并在执行所有文本处理操作之后执行END。
3，统计/etc/passwd文件，每行的行号，每行的列数，对应的完整行内容
Awk -F:'{print NR''NF''$ 0}'/etc/passwd
##输出是
1 7 root: x: 0: 0: root:/root:/bin/bash
2 7 bin: x: 1: 1: bin:/bin:/sbin/nologin
3 7守护进程: x: 2: 2:守护进程:/sbin:/sbin/nologin
4 7 adm: x: 3: 4: adm:/var/adm:/sbin/nologin
5 7 lp: x: 4: 7: lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin
1，支持内置变量
在上面的例子中，NR和NF实际上是awk内置变量，一些内置变量如下
变量名解释
FILENAMEawk浏览的文件名
FS设置输入字段分隔符，相当于命令行-F选项
NF浏览记录中的字段数
NR已读取的记录数
2，支持功能
输出字符串长度
awk'BEGIN {打印长度（'这是一个文字'）}'##输出是
14
将/etc/passwd的用户名更改为大写输出
Awk -F':''{print toupper（$ 1）}'/etc/passwd
##输出是
根
BIN
DAEMON
ADM
唱片
常用功能如下
功能名称
Toupper（s）返回s的大写字母
Tolower（s）返回s的小写字母
长度返回s的长度
Substr（s，p）从p开始返回字符串s的后缀部分
3，支持条件运算，正则表达式匹配
在/etc/passwd中显示守护进程行
Awk -F':''$ 0~/daemon /'/etc/passwd
##输出是
守护进程: x: 2: 2:守护进程:/sbin:/sbin/nologin
awk条件运算符
运营商说明
出2>
＆1＆
关闭脚本如下，kill.sh
杀掉-9`jps -l | grep'weibo-interface-1.0.jar'| awk'{print $ 1}'`
jps -l的输出如下
70208 com.st.kmp.main.KmpService
31036 com.st.cis.main.BaiduAnalysisService
66813 weibo-interface-1.0.jar
还有关闭Hadoop集群的所有DataNode节点（我不知道Hadoop可以将DataNode视为集群应用程序），如果一台机器jps，查看pid，kill。非常麻烦，直接编写脚本，依次ssh到每个节点，然后执行以下命令杀掉jps | grep'DataNode'| awk'{print $ 1}'`
jps的输出是
508 DataNode
31481 JournalNode
31973 NodeManager

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