ubuntu 环境中执行.sh报错odp_module/start.sh: line 86: ipconfig: command not found

在Ubuntu环境中，当你尝试运行一个名为`start.sh`的.sh脚本，并遇到`ipconfig: command not found`错误时，这意味着Linux系统找不到`ipconfig`命令。`ipconfig`通常是Windows系统中的网络配置工具，但在Ubuntu这样的基于Linux的操作系统中，通常使用`ifconfig`或`nmap`等命令来查看和管理网络设置。

这个错误表明你的脚本试图在没有安装相应包（可能是`net-tools`或`iproute2`）的情况下使用`ipconfig`。解决这个问题，你需要执行以下步骤：

1. 打开终端（Terminal）。
2. 安装缺失的网络工具包，可以使用以下命令之一：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install net-tools

或者对于更现代的Ubuntu版本，可以使用：

   sudo apt-get install iproute2

3. 完成安装后，检查是否能正常使用`ifconfig`命令代替`ipconfig`，例如：

   ifconfig

如果仍然无法执行，确认一下脚本的第86行是不是确实需要`ipconfig`，如果不是，可以直接修改脚本；如果是，则应该保持脚本适应不同的环境，比如添加条件判断来选择正确的网络配置命令。

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1 2 ##! @TODO: get admin bound from openmap 3 ##! @AUTHOR: kanchangcheng@baidu.com 4 ##! @DATE: 20180309 14:31:29 5 ##! @VERSION: 1.0 6 #php=/home/map/php-fpm/bin/php 7 php=~/odp/php/bin/php 8 hadoop_afs=~/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop 9 hadoop=/home/map/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop 10 11 #hdfs_block_path=/app/lbs/lbs-di/bdi/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_block_in fo_mid/ 12 hdfs_block_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/ huiyan.db/map_huiyan_block_info_mid/" 13 #hdfs_admin_path=/app/lbs/lbs-di/bdi/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_admin_in fo/ 14 hdfs_admin_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/ huiyan.db/map_huiyan_admin_info/" 15 queryengine=/home/map/tools/queryengine-client-2.1.7-online/queryengine/bin/ queryengine 16 datax=/home/map/tools/datax_huiyan_v2/bin/datax.py 17 python=~/tools/py2714/phq 18 #exit 0 19 if [ "$1" ];then

这段代码是一个Shell脚本，包含了一些变量的定义和注释。

具体解释如下：

1. `##! @TODO: get admin bound from openmap`
- 这是一个注释，表示要从OpenMap获取管理员边界信息。

3. `##! @AUTHOR: kanchangcheng@baidu.com`
- 这是一个注释，表示作者是kanchangcheng@baidu.com。

5. `##! @DATE: 20180309 14:31:29`
- 这是一个注释，表示脚本的最后修改日期和时间。

7. `##! @VERSION: 1.0`
- 这是一个注释，表示脚本的版本号。

6-18. `php=~/odp/php/bin/php`, `hadoop_afs=~/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop`, `hadoop=/home/map/tools/hadoop-afs/hadoop-client/hadoop/bin/hadoop`, `hdfs_block_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_block_info_mid/"`, `hdfs_admin_path="afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_admin_info/"`, `queryengine=/home/map/tools/queryengine-client-2.1.7-online/queryengine/bin/queryengine`, `datax=/home/map/tools/datax_huiyan_v2/bin/datax.py`, `python=~/tools/py2714/phq`
- 这些行定义了一些变量，并给它们赋予了特定的值。

19. `if [ "$1" ];then`
- 这一行是一个条件语句，判断脚本是否接收到了一个参数。

综上所述，这段代码的作用是定义了一些变量，并给它们赋予了特定的值。其中还包含了一些注释，用于说明脚本的功能、作者、版本和最后修改日期。最后还有一个条件语句，用于判断脚本是否接收到了一个参数。

以下代码转换为python %scala import org.apache.spark.sql.delta.DeltaTable import io.delta.tables._ val deltaTable = DeltaTable.forPath("dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") val liveTable = DeltaTable.stream("dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") .onEvents("operation = 'MERGE'") ## 只处理MERGE操作 .forEachEvent("SELECT channelCode, count(0) AS js_num FROM delta.`dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all` GROUP BY channelCode")

以下是将 Scala 代码转换为 Python 代码后的结果：

from delta.tables import *
from pyspark.sql.functions import count

deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all")
liveTable = DeltaTable \
    .stream(spark, "dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") \
    .onEvents("operation = 'MERGE'") \
    .forEachEvent("SELECT channelCode, count(0) AS js_num FROM delta.`dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all` GROUP BY channelCode") \
    .writeStream \
    .format("console") \
    .option("truncate", "false") \
    .start()

需要注意的是，Python 代码中需要使用 PySpark 的相关库，如上述代码中使用了 `pyspark.sql.functions.count` 函数。另外，由于 Python 是动态类型语言，因此不需要像 Scala 代码中一样显式地声明变量类型。