（ablinux）

linux系统下分割大文件的方法？

用split命令分割文件成每个文件1000行，并且文件名依次为 [前缀]aa, [前缀]ab, [前缀]ac等，默认的前缀是X，每个文件的行数为1000行。

命令如下：

$ split mylog -l 1000

$ wc -l *

4450 mylog

1000 xaa

1000 xab

1000 xac

1000 xad

（ablinux）

450 xae

如何查看Linux上程序或进程用到的库？

使用ldd命令，可以查看程序使用的动态共享库文件：比如查询amixer使用的动态共享库文件：ldd/usr/bin/amixerlinux-vdso.so.

1=>(0x00007ffcab5ad000)libm.so.6=>/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6(0x00007fd7317f0000)libasound.so.

2=>/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libasound.so.2(0x00007fd731500000)libc.so.6=>/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6(0x00007fd73113b000)libdl.so.2=>/lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so.2(0x00007fd730f37000)libpthread.so.0=>/lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0(0x00007fd730d19000)librt.so.1=>/lib/x86_64-linux-gnu/librt.so.1(0x00007fd730b11000)/lib64/ld-linux-x86-64.so.2(0x00007fd731af6000)

一般用哪些工具做大数据分析？

感谢邀请，大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。

随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生，下面几款工具还是比较值得推荐的。

一、HadoopHadoop

是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。 Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

希望对您有用，谢谢！

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附图几张：

（ablinux）