统计改进

采用技术:shell+awk+mysql+存储过程
主目录:/usr/local/yicha/adtools/stat_node/
awk目录:各种awk脚本,主要是对日志做一些合并的处理
config目录:shell脚本的配置文件目录
error目录:shell脚本的某个环节出错后提示的错误文件放在此目录
shell目录:shell脚本放在此目录里面


shell脚本介绍:
download.sh 下载脚本,只负责从配置文件中所配置的服务器上下载压缩后的日志。
extract.sh 解压缩脚本,只负责把各个服务器目录下压缩后的日志按日志名称解压缩出来合并成一个文件,然后删掉各服务器目录下解压缩后的文件
analysis.sh 解析脚本,通过配置文件找到对应的awk文件,对相应的日志文件进行合并,生成可以导入到数据库的文件database.sh 数据库入库脚本,把通过analysis.sh解析

后生成加入到数据库中。
main_down_pv.sh pv的数据的主脚本。按顺序组合上面各个步骤的脚本,首先是下载,其次是解压缩,然后是解析脚本,接着是删除数据库的数据(这里是为了重新执行某一个小时

而设计的),最后是把数据入库。
main_down_click.sh click数据的主脚本。
call_proceduce_day.sh 执行存储过程的脚本。这是按天执行的存储过程,主要是利用存储过程合并数据,生成最终的产品人员需要的统计数据。
内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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