Linux操作中rmr：快速删除文件夹！ (linux rmr删除文件夹)
在Linux系统中，rm命令是用于删除文件和目录的命令。不过，有时候我们需要删除一个非空的目录，使用rm命令时会出现提示是否确认删除。这时，我们需要使用rmr命令来快速删除目录。
rmr命令是rm -rf命令的别名。其中，-r选项表示递归删除目录，-f选项表示强制删除，不做任何提示。因此，当我们执行rmr命令时，系统会快速删除指定目录及其下所有文件和子目录。
使用rmr命令需要注意以下几点：
1. 谨慎操作：由于rmr命令强制删除文件和目录，删除后是不可恢复的，因此一定要谨慎操作，确定无误后再执行该命令。
2. 权限问题：使用rmr命令需要具有对目录或文件的写入权限。如果当前用户没有权限删除该目录或文件，需要使用sudo命令以超级用户身份执行。
3. 避免误删：为了避免误删，建议在执行rmr命令前先执行ls命令查看待删除的目录或文件是否正确。
下面，让我们通过实例演示rmr命令的使用。
假设我们有一个目录test，里面有两个子目录sub1和sub2，每个子目录下有一个文件，执行如下命令删除整个目录：
“`
rmr test
“`
执行后，系统会快速删除test目录及其下所有文件和子目录，不做任何提示。
如果我们只是想删除test目录下所有子目录及其下文件，而不删除test目录本身，可以执行以下命令：
“`
rmr test/*
“`
执行后，系统会删除test目录下所有子目录及其下文件，而test目录本身不会被删除，也不会提示任何信息。
使用rmr命令可以快速删除Linux系统中的目录和文件，但要注意慎重操作，以免误删重要文件。
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1、查看指定目录下内容
hadoop dfs –ls
eg: hadoop dfs –ls /user/wangkai.pt
2、打开某个已存在文件
hadoop dfs –cat
eg:hadoop dfs -cat /user/wangkai.pt/data.txt
3、将本地文件存储至hadoop
hadoop fs –put
hadoop fs –put /home/t/file.txt /user/t
(file.txt是文件名)
4、将本地文件夹存储至hadoop
hadoop fs –put
hadoop fs –put /home/t/dir_name /user/t
(dir_name是文件夹名)
5、将hadoop上某个文件down至本地已有目录下
hadoop fs -get
hadoop fs –get /user/t/ok.txt /home/t
6、删除hadoop上指定文件
hadoop fs –rm
hadoop fs –rm /user/t/ok.txt
7、删除hadoop上指定文件夹（包含子目录等）
hadoop fs –rm
hadoop fs –rmr /user/t
8、在hadoop指定目录内创建新目录
hadoop fs –mkdir /user/t
9、在hadoop指定没庆此目录下新差兄建一个空文件
使用touchz命令：
hadoop fs -touchz /user/new.txt
10、将hadoop上某个文件重命名
使用mv命令：
hadoop fs –mv /user/test.txt /user/ok.txt （将test.txt重命名为ok.txt）
11、将hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件，同枯迅时down至本地
hadoop dfs –getmerge /user /home/t
12、将正在运行的hadoop作业kill掉
hadoop job –kill
2023年浙江省高校计算机三级数据管理与分析技术考试大纲
要参加2023年浙江省高校计算机等级考试的小伙伴们注意了，环球青藤小编整理分享了2023年浙江省高校计算机三级数据管理与分析技术考试大纲，小伙伴们快来看看吧，希望以下内容对大家接下来的考试有所帮助，更多计算机等级考试信息敬请关注环球青藤计算机二级频道。
2023年浙江省高校计算机三级数据管理与分析技术考试大纲
考试目标
掌握关系数据库理论和基本应用，掌握大数据基本概念、Hadoop与Spark的核心思想、分布式计算模型，具备基于关系数据库和大数据的数据管理和应用分析能力。
基本要求
1、掌握数据库的基本概念;
2、掌握关系模型、关系模型完整性约束和函数依赖范畴的规范化理论;
3、熟练掌握关系数据库设计方法：包括ER模型的设计、ER模型向关系模型的转换与优化、数据库逻辑结构设计;
4、熟练掌握在MySQL平台的基本用户管理、基本权限管理、SQL基本指令的应用;
5、熟练掌握MySQL存储过程和触发器的设计，理解数据库事务与并发控制机制;
6、理解大数据技术Hadoop与Spark的核心思想与各自的特点;Spark与Hadoop功能定位的区别与联系;理解Spark优于Hadoop的核心技术(RDD，DAG，内存计算，惰性求值);
7、掌握HDFS分布式文件系统与MapReduce计算模型;
8、熟练掌握常用的Linux命令行操作和Hadoop指令操作;
9、熟练掌握Hadoop分布式计算常见任务的MapReduce实现方法;
10、熟练使用交互式spark-shell编写分布式机器学习的任务。
考试内容
一、关系数据库应用(40%)
1、数据库的基本概念：数据、数据库与数据处理、数据库系统的组成、结构与发展历史;数启腔据库三级模式结构的概念、数据逻辑独立性与物理独立性的含义。
2、数据库系统的数据模型类别：层次、网状、关系、面向对象数据库、NoSQL数据库模型的特点、区别与典型DBMS产品。
3、关系数据库的完整性约束类别：主键约束、外键约束、数据类型约束、(Not)Null约束、Check约束;掌握关系数据理论的函数依赖、1NF、2NF、3NF、BCNF的定义和判断方法。
4、结构化查询语言SQL的基本应用：数据库对象定义语言(DDL)(数据类型、库的创建与删除、表的创建、修改与删除、视图的创建与删除、索引的创建与删除)、数据库查询(单表查询、单表自身连接查询、2表或3表的连接查询(等值连接、自然连接、左外、右外、全外连接的select实现)、不相关与相关嵌套子查询、分组统计查询、查询结果排序)、数据更新(表数据的插入、删除和修改);其中不相关嵌套子查询要求掌握in、any、all的应用，相关嵌套子查询要求掌握exists谓词的简单应用。
5、MySQL存储过程和触发器的设计：MySQL平台下不带参数、带若干in、out参数的存储过程的设计及触发器的设计;存储过程的调用方法和触发器的测试;理解事务的定义、ACID特性与多用户数据库系统的封锁并发控制技术的基本原理。
6、MySQL用户及权限基本管理：新用户的创建、table对象的授权(select、insert、update、delete权限)。
7、简单数据库应用的数据库设计：需求描述、ER图设计、ER图向关系模型的转换方法、数据模型优化、设计视图、逻辑设计、物理设计;ER图包括实体、属性、联系(1对1、1对多、多对多)、参与度约束(最小min、更大max)的表示方法与含义。
二、大数据管理与分析技术(60%)
1、大数据基本概念：大数据的4V特征、类悄埋衫型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
2、Hadoop框架基础理论： Hadoop特性、核心模块与相应的主要功能(HDFS分布式文件系统、MapReduce计算模型)。
(1)HDFS文件系统基本内容：体系结构、HDFS实现的目标与局限性、HDFS的NameNode和DataNode的功能与液指模块(NameNode：FsImage与EditLog;DataNode：数据存储与检索)。
(2)MapReduce计算模型基本内容：体系结构(Client、JobTracker、TaskTracker以及Task)、优势(容错性好、硬件要求低、编程难度低、使用场景多等)、设计策略(分而治之、计算向数据靠拢、Master/Slave架构)。
(3)Map/Reduce的输入/输出和工作流程：Input->Map->Reduce->Output。
3、常用的Linux命令行工具和Hadoop操作：
(1)Linux常用操作：cd、mkdir、rmdir、cp、mv、rm、cat、more、head、tail、touch、chown、chmod、find、tar、grep;
(2)Hadoop常用操作：Hadoop启动(所有进程启动、单进程启动)、查看目录(hdfs dfs –ls)、打开文件(hdfs dfs –cat)、本地文件或目录上传到Hadoop(hdfs dfs –put)、从Hadoop下载至本地目录(hadoop dfs -get)、删除Hadoop上文件夹或文件(hdfs dfs –rm||-rmr)、在Hadoop指定目录内创建新目录(hdfs dfs –mkdir)、将Hadoop某个文件重命名(hdfs dfs –mv)、将Hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件，同时download至本地(hdfs dfs –getmerge)、kill正在运行的Hadoop作业(hadoop job –kill)、查看PATH目录信息(hdfs dfs –count)、显示文件的内容(hdfs dfs –text)、查看帮助(hdfs dfs -help)。
4、经典统计算法(去重、计数、排序、TopK排序、求更大最小值)与关系运算(选择、投影、分组)的MapReduce实现。
5、Spark基本概念：Spark核心技术(RDD：弹性分布式数据集，RDD的两类操作：Transformation和Action，有向无环图 DAG、内存计算技术、惰性计算)、Spark特性(速度快、丰富的API、高容错性、部署方式多样化)、Spark的架构(驱动器程序、SparkContext对象、集群管理器(Cluster Manager)、工作节点)。
6、Spark应用程序的运行架构与运行流程(集群管理器(Cluster Manager)，多个工作节点(Worker Node)，每个应用的任务控制节点(Driver)和每个工作结点上负责具体任务执行进程(Executor))。
7、使用Spark MLib库进行机器学习(特征提取、统计、分类、回归、聚类、协同过滤)。
8、Spark经典应用场景分析：SQL查询，文本处理，分析，音乐、视频、广告精准推荐，实时数据分析。
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