为什么centos应用程序有编程

1 为什么要学习 shell 编程

Linux 运维工程师在进行服务器集群管理时,需要编写 Shell 程序来进行服务器管理。

对于 JavaEE 和 Python 程序员来说,工作的需要,你的老大会要求你编写一些 Shell 脚本进行程序或者是服务器的维护,比如编写一个定时备份数据库的脚本。

对于大数据程序员来说,需要编写 Shell 程序来管理集群。

2 shell 是什么

示意图：

图1

Shell 是一个命令行解释器,它为用户提供了一个向 Linux 内核发送请求以便运行程序的界面系统级程序,用户可以用 Shell 来启动、挂起、停止甚至是编写一些程序

3 shell 编程快速入门 - shell 脚本的执行方式

31 脚本格式要求

脚本以 #!/bin/bash 开头

脚本需要有可执行权限

图2

32 脚本的常用执行方式

方式 1(输入脚本的 绝对路径 或 相对路径 )

首先要赋予 helloworldsh 脚本的+x 权限

执行脚本

图3

方式2（sh + 脚本），不推荐（了解即可）

说明:不用赋予脚本+x 权限,直接执行即可

图4

4 shell 的变量

41 shell 的变量的介绍

Linux Shell 中的变量分为,系统变量 和 用户自定义变量。

系统变量:HOME、HOME、PWD、SHELL、SHELL、USER 等等

比如: echo $HOME

等等

图5

显示当前 shell 中所有变量:set

42 shell 变量的定义

基本语法

注意：= 两侧不能有空格

1) 定义变量:变量=值

2) 撤销变量:unset 变量

3) 声明静态变量:readonly 变量,注意:不能 unset

快速入门

案例 1:定义变量 A

案例 2:撤销变量 A

图6

案例 3:声明静态的变量 B=2,不能 unset

图7

案例 4:可把变量提升为全局环境变量,可供其他 shell 程序使用一会举例。

43 定义变量的规则

1) 变量名称可以由字母、数字和下划线组成,但是不能以数字开头。2) 等号两侧不能有空格3) 变量名称一般习惯为大写

44 将命令的返回值赋给变量(重点)

A=`ls -la` 反引号,运行里面的命令,并把结果返回给变量 A

A=$(ls -la) 等价于反引号

图8

5 设置环境变量

51 基本语法

1) export 变量名=变量值     (功能描述:将 shell 变量输出为环境变量)

2) source 配置文件    (功能描述:让修改后的配置信息立即生效)

3) echo $变量名    (功能描述:查询环境变量的值)

图9

52 快速入门

在/etc/profile 文件中定义 TOMCAT_HOME 环境变量

图10

查看环境变量 TOMCAT_HOME 的值

echo $TOMCAT_HOME

在另外一个 shell 程序中使用 TOMCAT_HOME

图11

注意:在输出 TOMCAT_HOME 环境变量前,需要让其生效

source /etc/profile

6 位置参数变量

61 介绍

当我们执行一个 shell 脚本时,如果希望获取到命令行的参数信息,就可以使用到位置参数变

量,比如 : /myshellsh 100 200 , 这个就是一个执行 shell 的命令行,可以在 myshell

脚本中获取到参数信息

62 基本语法

$n (功能描述:n 为数字,$0 代表命令本身,$1-$9 代表第一到第九个参数,十以上的参数,十

以上的参数需要用大括号包含,如${10})

$ (功能描述:这个变量代表命令行中所有的参数,$把所有的参数看成一个整体)

$@(功能描述:这个变量也代表命令行中所有的参数,不过$@把每个参数区分对待)

$#(功能描述:这个变量代表命令行中所有参数的个数)

63 位置参数变量应用实例

案例:编写一个 shell 脚本 positionParash , 在脚本中获取到命令行的各个参数信息

图12

7 预定义变量

71 基本介绍

就是 shell 设计者事先已经定义好的变量,可以直接在 shell 脚本中使用

72 基本语法

$$ (功能描述:当前进程的进程号(PID))$! (功能描述:后台运行的最后一个进程的进程号(PID))$ (功能描述:最后一次执行的命令的返回状态。如果这个变量的值为 0,证明上一个命令

正确执行;如果这个变量的值为非 0(具体是哪个数,由命令自己来决定),则证明上一个命令

执行不正确了。)

73 应用实例

在一个 shell 脚本中简单使用一下预定义变量

图13

当我知道可以做这些之后，我特别想会。因为论文查阅、答案确认查询；想知道豆瓣8分以上**，或者穿越类的**、处理工资数据考核表等。

可以干什么

1、上学吧答案神器 主要实现的是无限制获取上学吧网站上的题目答案（绕过 IP 限制），并实现了自动识别验证码，只用输入某个题目的网址，即可一键获取答案，速度非常快。「想要哈哈，自己或者给孩子辅导作业必备啊？」

2、抓取某系统内全部学生姓名学号及选课信息

3、扫描研究生系统上的弱密码用户、模拟登录图书馆系统并自动续借

4、给钓鱼网站批量提交垃圾信息 经常会收到含有钓鱼网站链接的短信的，一般都是** QQ 密码的偏多，其实可以使用 Python 来批量给对方的服务器提交垃圾数据（需要先抓包），这样骗子看到信息之后就不知道哪些是真的哪些是假的了，说不定可以解救一部分填了密码的同学。

5、网易云音乐批量下载 可以批量下载网易云音乐热歌榜的歌曲，可以自己设定数量，速度非常快。

6、批量下载读者杂志某一期的全部文章

7、 获取城市PM25浓度和排名

8、爬取某网商品价格信息

你都用 Python 来做什么？

那Python 作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？

Python 的应用领域非常广泛，几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的任务，例如国外的 Google、Youtube、Dropbox，国内的百度、新浪、搜狐、腾讯、阿里、网易、淘宝、知乎、豆瓣、汽车之家、美团等等。概括起来，Python 的应用领域主要有如下几个。

Web应用开发

Python 经常被用于 Web 开发，尽管目前 PHP、JS 依然是 Web 开发的主流语言，但 Python 上升势头更劲。尤其随着 Python 的 Web 开发框架逐渐成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的 Web 程序。例如，通过 mod_wsgi 模块，Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 >

图1用Python实现的豆瓣网

不仅如此，全球最大的视频网站 Youtube 以及 Dropbox（一款网络文件同步工具）也都是用 Python 开发的。

自动化运维

很多 *** 作系统中，Python 是标准的系统组件，大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写，例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。另外，Python 标准库中包含了多个可用来调用 *** 作系统功能的库。例如，通过 pywin32 这个软件包，我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API；使用 IronPython，我们能够直接调用 Net Framework。通常情况下，Python 编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的 shell 脚本。

人工智能领域

人工智能是项目非常火的一个研究方向，如果要评选当前最热、工资最高的 IT 职位，那么人工智能领域的工程师最有话语权。而 Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开 Python 的支持了，原因至少有以下几点：

目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google 的 TransorFlow（神经网络框架）、FaceBook 的 PyTorch（神经网络框架）以及开源社区的 Karas 神经网络库等，都是用 Python 实现的；微软的 CNTK（认知工具包）也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为第一级语言进行支持。Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。总之，AI 时代的来临，使得 Python 从众多编程语言中脱颖而出，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置，基本无人可撼动！最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以价位@762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~

网路爬虫

Python 语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。从技术层面上将，Python 提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。

科学计算

自 1997 年，NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算。并且，和其它解释型语言（如 shell、js、PHP）相比，Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以满足 Python 程序员编写科学计算程序。

游戏开发

很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块，而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。和 Python 相比，Lua 的功能更简单，体积更小；而 Python 则支持更多的特性和数据类型。比如说，国际上指明的游戏 Sid Meier's Civilization（文明，如图 2 所示）就是使用 Python 实现的。

图2Python开发的游戏

除此之外，Python 可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。以上也仅是介绍了 Python 应用领域的“冰山一角”，例如，还可以利用 Pygame 进行游戏编程；用 PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用 PyRo 工具包进行机器人控制编程，等等。有兴趣的读者，可自行搜索资料进行详细了解。

Linux主体分为“运维”与“开发”两个方向，无论你是Linux相关从业者，还是说爱好都可以归类到这里，其中“运维”一般是初学者或者转行人员的首选，而Linux运维主要是对服务器稳定、性能与安全方面的维护和调试。

实际上Linux入门并不困难，只要具备Linux基础，读懂Linux的命令格式，大多数的服务架构都是可以按照文档部署出来。当然做Linux开发，个人建议去参加培训学习更有效率，如果报班学习则大概需要4-6个月时间。

学习主要内容有：

1）网络基础与linux系统的管理

2）优化及高可用技能

3）虚拟化与云平台技术

4）开发运维

毕业后可从事的工作有：

1）Linux运维工程师

2）数据库工程师

3）云计算运维工程师

4）自动化运维工程师

5）云计算架构工程师等

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

ssh框架本身就不是处理数据库方面的东西

我用了这玩意这么长时间还没发现那个框架带这个功能

一楼给出的答案是调用导入导出命令

在下想问一下ssh框架中的那个类自带这样的功能

如果程序中调用那也是手写一个java类来处理和ssh框架没有任何关系

所以我认为直接写批处理脚本，windows下的bat文件linux下的sh文件，由程序外部处理借助于 *** 作系统的计划任务

不需要程序中关注

应该独立出来它们本身不应该在一起的建议你写一个批处理脚本，做个计划任务定时备份就行了。

在ssh中备份与还原直接调用exp和imp的sql就行了啊

IT专家网 >

0基础学习Linux，合适的学习路线很重要，以下是Linux的经典学习路线：

第一阶段：linux基础入门

1 开班课程介绍-规章制度介绍-破冰活动;

2 Linux硬件基础/Linux发展历史;

3 Linux系统安装/xshell连接/xshell优化/SSH远程连接故障问题排查

4 第一关一大波命令及特殊字符知识考试题讲解

5 Linux基础优化

6 Linux目录结构知识精讲

7 第二关一大波命令及特殊知识考试题讲解(上)

8 第二关一大波命令及特殊知识考试题讲解(下)

9 Linux文件属性一大堆知识精讲

10 Linux通配符/正则表达式

11 第三关一大波命令及重要知识考试题讲解(上)

12 第三关一大波命令及重要知识考试题讲解(下)

13 Linux系统权限(上)

14 Linux系统权限(下)

15 整体课程回顾

第二阶段：linux系统管理进阶

1 Linux定时任务

2 Linux用户管理

3 Linux磁盘与文件系统(上)

4 Linux磁盘与文件系统(下)

5 Linux三剑客之sed命令

第三阶段：Linux Shell基础

1 Shell编程基础上

2 Shell编程基础下

3 Linux三剑客之awk命令

第四阶段：Linux网络基础

1 计算机网络基础上

2 计算机网络基础下

3 第二阶段整体课程回顾

第五阶段：Linux网络服务

1 集群实战架构开始及环境准备

2 rsync数据同步服务

3 Linux全网备份项目案例精讲

4 nfs网络存储服务精讲

5 inotify/sersync实时数据同步/nfs存储实时备份项目案例精讲

第六阶段：Linux重要网络服务

1 >

2 nginx web介绍及基础实践

3 nginx web精讲结束

4 lnmp环境部署/数据库异机迁移/共享数据异机迁移到NFS系统

5 nginx负载均衡

6 keepalived高可用

第七阶段：Linux中小规模集群构建与优化(50台)

1 期中架构开战说明+期中架构部署回顾

2 部署期中架构并完成上台述职演讲

3 kickstart cobbler批量自动安装系统

4 pptp ***与ntp服务

5 memcached原理及部署/作为缓存及session会话共享

第八阶段：Ansible自动化运维与Zabbix监控

1 SSH服务秘钥认证

2 ansible批量自动化管理集群

3 zabbix监控

第九阶段：大规模集群高可用服务(Lvs、Keepalived)

1 Centos7系统自行安装/centos6与7区别

2 lvs负载均衡集群/keepalived管理LVS集群

第十阶段：Java Tomcat服务及防火墙Iptables

1 iptables防火墙精讲上

2 iptables防火墙精讲下

3 tomcat java应用服务/nginx配合tomcat服务部署及优化

第十一阶段：MySQL DBA高级应用实践

1 MySQL数据库入门基础命令

2 MySQL数据库进阶备份恢复

3 MySQL数据库深入事务引擎

4 MySQL数据库优化SQL语句优化

5 MySQL数据库集群主从复制/读写分离

6 MySQL数据库高可用/mha/keepalved

第十二阶段：高性能数据库Redis和Memcached课程

第十三阶段：Linux大规模集群架构构建(200台)

第十四阶段：Linux Shell编程企业案例实战

第十五阶段：企业级代码发布上线方案(SVN和Git)

1 GIT管理

2 代码上线项目案例

第十六阶段：企业级Kvm虚拟化与OpenStack云计算

1 KVM虚拟化企业级实战

2 OpenStack云计算企业级实战

第十七阶段：公有云阿里云8大组件构建集群实战

第十八阶段：Docker技术企业应用实践

1 Docker容器与微服务深入实践

2 大数据Hadoop生态体系及实践

第十九阶段：Python自动化入门及进阶

第二十阶段：职业规划与高薪就业指导

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。

先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。

来自于Ftp/>

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/也可以满足该需求；

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

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