7.搜索df.txt文件中包含computer的行
时间: 2024-03-22 16:37:05 浏览: 12
可以使用 `grep` 命令搜索 df.txt 文件中包含 "computer" 的行,具体命令如下:
```
grep "computer" df.txt
```
其中,`grep` 命令用于搜索文本,`"computer"` 是需要搜索的字符串,`df.txt` 是需要搜索的文件名。执行该命令后,会输出包含 "computer" 的行。
相关问题
6.将df -h文档内容中的tmpfs 替换为computer,并重定向输出到df.txt,查看df.txt内容
可以使用 sed 命令将 df -h 命令输出的文档中的 "tmpfs" 替换为 "computer",并将结果重定向输出到 df.txt 文件中,具体命令如下:
```
df -h | sed 's/tmpfs/computer/g' > df.txt
```
其中,`df -h` 命令用于查看磁盘空间使用情况,`|` 表示将其输出作为 sed 命令的输入,`s/old/new/g` 表示将文档中的 "old" 替换为 "new",`g` 表示替换所有匹配的文本,`>` 表示将输出重定向到文件中,`df.txt` 是输出文件的名称。执行该命令后,df -h 命令输出的文档中的 "tmpfs" 就会被替换为 "computer",并将结果保存到 df.txt 文件中。可以使用 `cat df.txt` 命令查看 df.txt 文件的内容。
如何使用spark读取userinfo.txt和classinfo.txt文件。
使用Spark读取文本文件的一般步骤如下:
1. 创建SparkSession对象。
2. 使用SparkSession对象创建一个DataFrameReader对象。
3. 使用DataFrameReader对象的text方法读取文本文件。
4. 对读取到的文本数据进行必要的转换和处理。
5. 最后,通过DataFrameWriter对象将结果写入到磁盘。
假设userinfo.txt和classinfo.txt文件都是纯文本文件,每行记录用一个换行符分隔,可以按照以下方式读取:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("ReadText").getOrCreate()
# 使用SparkSession对象创建一个DataFrameReader对象
df_reader = spark.read
# 使用DataFrameReader对象的text方法读取文本文件
userinfo_df = df_reader.text("path/to/userinfo.txt")
classinfo_df = df_reader.text("path/to/classinfo.txt")
# 对读取到的文本数据进行必要的转换和处理
# ...
# 最后,通过DataFrameWriter对象将结果写入到磁盘
# ...
```
其中,第3步中的text方法返回一个DataFrame对象,可以通过该对象进行后续的数据处理。需要注意的是,对于大型的文本文件,为了提高处理效率,可以通过对文件进行分区或采样的方式来进行并行读取。