15个awk的经典实战案例

news2024/11/17 12:54:20

目录

一、插入几个新字段

二、格式化个空白

三、筛选IPV4地址

命令及结果

第一种查询方式

第二种查询方式

第三种查询方式

四、读取.ini配置文件中的某段

命令及结果

第一种查询方式

第二种查询方式

五、根据某字段去重

命令及结果

第一种方式

第二种方式

六、系数统计

命令及结果

七、统计TCP连接状态数量

命令及结果

第一种查询方式

第二种查询方式

八、统计日志中各IP访问非200状态码的次数

命令及结果

第一种查询方式

第二种查询方式

九、统计独立IP

命令及结果

十、处理字段缺失的数据

命令及结果

十一、处理字段中包含了字段分隔符的数据

命令及结果

十二、取字段中指定字符数量

命令及结果

第一种查询方式

第二种查询方式

十三、行列转换

命令及结果

十四、行列转换2

命令及结果

十五、筛选给定时间范围内的日志

一、插入几个新字段

在"a b c d"的b后面插入3个e f g

[root@www test]# echo "a b c d" | awk '{$2=$2" e f g ";print}'    
a b e f g  c d

[root@www test]# echo "a b    c     d" | awk '{$2=$2" e f g";print}'     #在awk中重新赋值后，awk会重新构建$0，也就是重构后的一行的数据
a b e f g c d

二、格式化个空白

移除每行的前缀、后缀空白，并将各部分左对齐

[root@www test]# cat 2.txt     #查看2.txt文件中的内容
        aaaa    bbbb    cccc
   bbb     aaa    ccc
ddd     fff    eee   ggg  hhhh  iii jjj 

[root@www test]# awk '{$1=$1;print}' 2.txt     #通过$1=$1的方式来进行格式化空白，默认输出的格式为一个空格，因此看到的是每个字段之间都是通过一个空格来进行分隔
aaaa bbbb cccc
bbb aaa ccc
ddd fff eee ggg hhhh iii jjj

[root@www test]# awk 'BEGIN{OFS="\t"}{$1=$1;print}' 2.txt     #通过将输出字段分隔符修改为制表符\t来进行格式化，因此看到的是每个字段之间都是通过一个制表符来进行分隔
aaaa    bbbb    cccc
bbb     aaa     ccc
ddd     fff     eee     ggg     hhhh    iii     jjj
[root@www test]#

三、筛选IPV4地址

从ifcofig命令的结果中筛选出除了lo网卡外的所有IPV4地址

本机的所有网卡的IP地址

[root@www test]# ifconfig
br-4d64a44d0b5a: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 172.18.0.1  netmask 255.255.0.0  broadcast 172.18.255.255
        ether 02:42:05:3f:6a:7f  txqueuelen 0  (Ethernet)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

docker0: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 172.17.0.1  netmask 255.255.0.0  broadcast 172.17.255.255
        ether 02:42:64:72:b8:e9  txqueuelen 0  (Ethernet)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

ens33: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 192.168.75.142  netmask 255.255.255.0  broadcast 192.168.75.255
        inet6 fe80::e78c:a86e:3457:f77b  prefixlen 64  scopeid 0x20<link>
        ether 00:0c:29:b5:49:c8  txqueuelen 1000  (Ethernet)
        RX packets 37520  bytes 3100182 (2.9 MiB)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 99410  bytes 7526954 (7.1 MiB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

lo: flags=73<UP,LOOPBACK,RUNNING>  mtu 65536
        inet 127.0.0.1  netmask 255.0.0.0
        inet6 ::1  prefixlen 128  scopeid 0x10<host>
        loop  txqueuelen 1000  (Local Loopback)
        RX packets 2448  bytes 274656 (268.2 KiB)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 2448  bytes 274656 (268.2 KiB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

virbr0: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 192.168.122.1  netmask 255.255.255.0  broadcast 192.168.122.255
        ether 52:54:00:f7:4f:47  txqueuelen 1000  (Ethernet)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

命令及结果

第一种查询方式

[root@www test]# ifconfig | awk '/inet / && !($2 ~ /^127/){print $2}'    #通过判断是否有/inet /关键字和匹配第二列不包含127开头的数字来进行匹配，满足前面的两个条件则打印第二列
172.18.0.1
172.17.0.1
192.168.75.142
192.168.122.1

第二种查询方式

[root@www test]# ifconfig | awk 'BEGIN{RS=""}!/lo/{print $6}'     #RS=""代表是以段落划分，此时每个网卡算是一个整体，也就是以每个段落之间的空行来作为分隔符，因此第6列就是我们需要找的IPV4地址。
172.18.0.1
172.17.0.1
192.168.75.142
192.168.122.1

第三种查询方式

[root@www test]# ifconfig | awk 'BEGIN{RS="";FS="\n"}/ens33/{$0=$2;FS=" ";$0=$0;print $2}'    #首先，使用RS进行段分隔，然后使用FS对段进行换行分隔。对ens33的第二列赋值给第一列(第二列将整个段落进行替换，现在只剩下第二列)，再次对赋值后的第二列进行分割，通过FS为一个空格进行分隔，此时这里出现$0=$0的原因是awk的机制问题，在awk中，如果使用赋值重构，就必须通过重新赋值就是通过$0=$0这种方式进行重新渲染。此时在打印第二列就是我们所想查到的值
192.168.75.142

四、读取.ini配置文件中的某段

[base]
name=os_repo
baseurl=https://xxx/centos/$releasever/os/$basearch
gpgcheck=0

enable=1

[mysql]
name=mysql_repo
baseurl=https://xxx/mysql-repo/yum/mysql-5.7-community/el/$releasever/$basearch

gpgcheck=0
enable=1

[epel]
name=epel_repo
baseurl=https://xxx/epel/$releasever/$basearch
gpgcheck=0
enable=1
[percona]
name=percona_repo
baseurl = https://xxx/percona/release/$releasever/RPMS/$basearch
enabled = 1
gpgcheck = 0

查询配置文件中mysql字段的内容

命令及结果

第一种查询方式

[root@www test]# cat mysql.awk     
index($0, "[mysql]"){            #$0是整个文本，找到mysql字段且打印出来。下面是一个判断语句，getline代表的是只要>0就一直往下读，这里是定义了一个变量var，只要var>0就一直往下读，读到出现[.*]的时候就退出，并且打印出var，也就是一直读到的内容
        print
        while((getline var)>0){
                if(var ~/\[.*\]/){exit}
                print var
}
}
# getline返回值：>0表示已经读取到数据；=0表示遇到结尾EOF，没有读到的东西；<0读取错误

[root@www test]# awk -f mysql.awk a.txt 
[mysql]
name=mysql_repo
baseurl=https://xxx/mysql-repo/yum/mysql-5.7-community/el/$releasever/$basearch

gpgcheck=0
enable=1

第二种查询方式

[root@www test]# awk 'BEGIN{RS=""}/\[mysql\]/{print;while((getline)>0){if(/\[.*\]/){exit}print}}' a.txt
[mysql]
name=mysql_repo
baseurl=https://xxx/mysql-repo/yum/mysql-5.7-community/el/$releasever/$basearch
gpgcheck=0
enable=1

五、根据某字段去重

去掉uid=xxx重复的行

2019-01-13_12:00_index?uid=123
2019-01-13_13:00_index?uid=123
2019-01-13_14:00_index?uid=333
2019-01-13_15:00_index?uid=9710
2019-01-14_12:00_index?uid=123
2019-01-14_13:00_index?uid=123
2019-01-15_14:00_index?uid=333
2019-01-16_15:00_index?uid=9710

首先利用uid去重，我们需要利用?进行划分，然后将uid=xxx保存再数组当中，这是判断重复的依据，然后统计uid出现次数，第一次出现统计，第二次不统计

命令及结果

第一种方式

[root@www test]# awk -F"?" '!arr[$2]++{print}' b.txt 
2019-01-13_12:00_index?uid=123
2019-01-13_14:00_index?uid=333
2019-01-13_15:00_index?uid=9710

第二种方式

[root@www test]# awk -F"?" '{arr[$2]=arr[$2]+1;if(arr[$2]==1){print}}' b.txt 
2019-01-13_12:00_index?uid=123
2019-01-13_14:00_index?uid=333
2019-01-13_15:00_index?uid=9710

六、系数统计

portmapper
portmapper
portmapper
portmapper
portmapper
portmapper
status
status
mountd
mountd
mountd
mountd
mountd
mountd
nfs
nfs
nfs_acl
nfs
nfs
nfs_acl
nlockmgr
nlockmgr
nlockmgr
nlockmgr
nlockmgr

命令及结果

[root@www test]# awk '{arr[$0]++}END{OFS="\t";for(i in arr){print arr[i], i}}' d.txt 
4       nfs
2       status
5       nlockmgr
6       portmapper
2       nfs_acl
6       mountd

七、统计TCP连接状态数量

命令及结果

第一种查询方式

[root@www test]# netstat -antp | awk '/^tcp/{arr[$6]++}END{for(i in arr){print arr[i], i}}' 
8 LISTEN
2 ESTABLISHED

第二种查询方式

[root@www test]# netstat -antp | grep 'tcp' | awk '{print $6}' | sort | uniq -c
      2 ESTABLISHED
      8 LISTEN

八、统计日志中各IP访问非200状态码的次数

日志示例数据：

[root@www logs]# cat access.log 
192.168.75.1 - - [22/Mar/2023:17:05:21 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 645 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36" "-"
192.168.75.1 - - [22/Mar/2023:17:05:21 +0800] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 555 "http://192.168.75.142/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36" "-"
192.168.75.148 - - [22/Mar/2023:17:09:52 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 645 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36 Edg/108.0.1462.76" "-"
192.168.75.148 - - [22/Mar/2023:17:09:52 +0800] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 555 "http://192.168.75.142/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36 Edg/108.0.1462.76" "-"

统计非200状态码的IP，并且取次数最多的前10个IP

命令及结果

第一种查询方式

[root@www logs]# awk '$8!=200{arr[$1]++}END{for (i in arr){print arr[i],i}}' access.log | sort -k1nr | head -n 10 
176 192.168.75.1
2 192.168.75.148

第二种查询方式

[root@www logs]# awk '$8!=200{arr[$1]++}END{PROCINFO["sorted_in"]="@val_num_desc";for(i in arr){if(cnt++==10){exit}print arr[i],i}}' access.log 
176 192.168.75.1
2 192.168.75.148

九、统计独立IP

url 访问IP 访问时间 访问人

a.com.cn|202.109.134.23|2015-11-20 20:34:43|guest
b.com.cn|202.109.134.23|2015-11-20 20:34:48|guest
c.com.cn|202.109.134.24|2015-11-20 20:34:48|guest
a.com.cn|202.109.134.23|2015-11-20 20:34:43|guest
a.com.cn|202.109.134.24|2015-11-20 20:34:43|guest
b.com.cn|202.109.134.25|2015-11-20 20:34:48|guest

需求：统计每个URL的独立访问IP有多少个(去重)，并且要为每个URL保存一个对应的文件，得到的结果类似：

a.com.cn  2
b.com.cn  2
c.com.cn  1

并且有三个对应的文件：

a.com.cn.txt
b.com.cn.txt
c.com.cn.txt

命令及结果

BEGIN{             #命令
   FS="|"
}

!arr[$1,$2]++{
   arr1[$1]++
}

END{
  for(i in arr1){
     print i,arr1[i] >(i".txt")
   }
}



[root@www test]# cat a.com.cn.txt     #查看结果
a.com.cn 2
[root@www test]# cat b.com.cn.txt 
b.com.cn 2
[root@www test]# cat c.com.cn.txt 
c.com.cn 1

十、处理字段缺失的数据

ID  name    gender  age  email          phone
1   Bob     male    28   abc@qq.com     18023394012
2   Alice   female  24   def@gmail.com  18084925203
3   Tony    male    21                  17048792503
4   Kevin   male    21   bbb@189.com    17023929033
5   Alex    male    18   ccc@xyz.com    18185904230
6   Andy    female       ddd@139.com    18923902352
7   Jerry   female  25   exdsa@189.com  18785234906
8   Peter   male    20   bax@qq.com     17729348758
9   Steven          23   bc@sohu.com    15947893212
10  Bruce   female  27   bcbd@139.com   13942943905

当字段缺失时，直接使用FS划分字段来处理会非常棘手。gawk为了解决这种特殊需求，提供了FIELDWIDTHS变量

FIELDWIDTH可以按照字符数量划分字段

命令及结果

awk '{print $0}' FIELDWIDTHS="2 2:6 2:6 2:3 2:13 2:11" a.txt
1   Bob     male    28   abc@qq.com     18023394012
2   Alice   female  24   def@gmail.com  18084925203
3   Tony    male    21                  17048792503
4   Kevin   male    21   bbb@189.com    17023929033
5   Alex    male    18   ccc@xyz.com    18185904230
6   Andy    female       ddd@139.com    18923902352
7   Jerry   female  25   exdsa@189.com  18785234906
8   Peter   male    20   bax@qq.com     17729348758
9   Steven          23   bc@sohu.com    15947893212
10  Bruce   female  27   bcbd@139.com   13942943905

十一、处理字段中包含了字段分隔符的数据

下面是CSV文件中的一行，该CSV文件以逗号分隔各个字段

Robbins,Arnold,"1234 A Pretty Street, NE",MyTown,MyState,12345-6789,USA

需求：取得第三个字段"1234 A Pretty Street,NE"

当字段中包含了字段分隔符时，直接使用FS划分字段来处理会非常棘手。gawk为了解决这种特殊需求，提供了FPAT变量。

FPAT可以收集正则匹配的结果，并将它们保存在各个字段中。(就像grep匹配成功的部分会加颜色显示，而使用FPAT划分字段，则是将匹配成功的部分保存在字段$1 $2 $3...中)

命令及结果

[root@www test]# awk 'BEGIN{FPAT="[^,]+|\".*\""}{print $3}' 6.txt 
"1234 A Pretty Street, NE"

十二、取字段中指定字符数量

16  001agdcdafasd
16  002agdcxxxxxx
23  001adfadfahoh
23  001fsdadggggg

awk字符索引从1开始

命令及结果

第一种查询方式

[root@www test]# awk '{print $1,substr($2,1,3)}' 7.txt 
16 001
16 002
23 001
23 001

第二种查询方式

awk 'BEGIN{FIELDWIDTHS="2 2:3"}{print $1,$2}' 7.txt
16 001
16 002
23 001
23 001

十三、行列转换

文件内容：

name age
alice 21
ryan 30

命令及结果

[root@www test]# awk '{for(i=1;i<=NF;i++){if(!(i in arr)){arr[i]=$i}else{arr[i]=arr[i]" "$i}}}END{for(i=1;i<=NF;i++){print arr[i]}}' 8.txt 
name alice ryan
age 21 30



分析
awk '
    {
        for(i=1;i<=NF;i++){       #NF代表这字段数量，所以此时的NF为2，因为只有两列
           if(!(i in arr)){
              arr[i]=$i
              }else{
                 arr[i]=arr[i]" "$i
              }                             
         }
    }
    END{
        for(i=1;i<=NF;i++){
                print arr[i]
        }
    }
' 8.txt

十四、行列转换2

文件内容：

74683 1001
74683 1002
74683 1011
74684 1000
74684 1001
74684 1002
74685 1001
74685 1011
74686 1000

将文件实现成如下格式

74683 1001 1002 1011
74684 1000 1001 1002

命令及结果

[root@www test]# cat 9.awk 
{
        if($1 in arr){
                arr[$1] = arr[$1]" "$2
        }else{
        arr[$1] = $2
        }
}

END{
        for(i in arr){
                printf "%s %s\n",i,arr[i]
        }
}



[root@www test]# awk -f 9.awk 9.txt      #查看结果
74686 1000
74683 1001 1002 1011
74684 1000 1001 1002
74685 1001 1011

十五、筛选给定时间范围内的日志

grep/sed/awk用正则去筛选日志时，如果要精确到小时、分钟、秒，则非常难以实现。

但是awk提供了mktime()函数，它可以将时间转为epoch(1970年到现在)时间值

# 2019-11-10 03:42:40转换成epoch
$ awk 'BEGIN{print mktime("2019 11 10 03 42 40")}'
1573328560

借此。可以取得日志中的时间字符串部分，再将它们的年、月、日、时、分、秒都读取出来，然后放入nktim()构建对应的epoch值。因为epoch值是数值，所以可以比较发小、从而决定时间的大小。

下面strptime1()实现的是将10/Nov/2019:23:53:44+08:00格式的字符串转换为epoch值，然后和which_tinme比较大小即可筛选出精确到秒的日志。

BEGIN{
        #要筛选什么时间的日志，将其时间构造成epoch值
        which_time = mktime("2023 01 30 17 20 40")
}

{
        #取出日志中的日期哦时间字符串部分
        match($0,"^.*\\[(.*)\\].*",arr)

        #将日期时间字符串转换为epoch值
        tmp_time = strptime2(arr[1])

        #通过比较epoch值来比较时间大小
        if(tmp_time > whixh_time){
        arr1[$1]++
}
}

END{
        PROCINFO["sorted_in"]="@val_num_dexc";
        for(i in arr1){
                #设置计数器
                if(cnt++==10){exit}
                print arr1[i],i
        }
}

#构建的时间字符串格式为:"10/Nov/2019:23:53:44+08:00"
function strptime2(str,dt_str,arr,Y,M,D,H,m,S){
        dt_str = gensub("[/:+]"," ","g",str)
        #gt_str = "10 Nov 2019 23 53 44 08 00"
        split(dt_str,arr," ")
        Y=arr[3]
        M=mon_map(arr[2])
        D=arr[1]
        H=arr[4]
        m=arr[5]
        S=arr[6]
        return mktime(sprintf("%s %s %s %s %s %s",Y,M,D,H,m,S))
}

function mon_map(str,mons){
        mons["Jan"]=1
        mons["Feb"]=2
        mons["Mar"]=3
        mons["Apr"]=4
        mons["May"]=5
        mons["Jun"]=6
        mons["Jul"]=7
        mons["Aug"]=8
        mons["Sep"]=9
        mons["Oct"]=10
        mons["Nov"]=11
        mons["Dec"]=12
        return mons[str]
}

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