将数据流与shell脚本集成
dataflows-shell的Python项目详细描述
#数据流shell
data flows是一种“构建数据处理流的新颖而直观的方法。”*
dataflows shell利用数据流为shell自动化使用相同的直观数据处理流。
处理。
shell用户学习的第一个命令是'ls'-返回一组数据。
第二个命令可能是'grep'或'cp'-根据这个数据集过滤和执行操作。
框架]（https://github.com/datahq/dataflows）。
它使用“kubectl”处理器从kubernetes集群获取pod列表，并根据使用python lambda函数定义的条件进行筛选。
```
$source<；（dfs-import-printer-filter-kubectl-rows-kubectl-kubectl-rows-kubectl）
$kubectl-kubectl-pods-c-q\
dfs'lambda row:row.update（即str（row[“vol卷”]]）“--fields=+是不是”ckan:boolean-q
124；filter-rows——args='[{[[{“是”ckan:true}]]]'-q
{12{'count count of{'u行：12，'字节''12''bytes''12''bytes 0C3CFE75D174E242F290F00C289'，“数据集名称”：none}
>检查点：1
{'count'count'count'count'count'count'count'count'count'count'count'count''count'count'count'count''count'count'count'count'count'count1a33C48D9112'bytes''bytes'：57876，'dataset'dataset'name''none}
>检查点：2
'count'count'count'count'count'count'count'count'dataset'count'count'dataset'count'count'dataset'count'count'dataset'count'count'count'count'count's='{“字段”：[“种类”，“名称”，“命名空间”]}'
CKAN-5D74747649-92Z9X OData蓝色
2 POD CKAN-5D74747649-FZVD6 OData蓝色
3 POD CKAN-JOBS-5D895695CF-WGRZR OData蓝色
4 POD数据存储-DB-944BFBC74-2NC7B OData蓝色
5 POD DB-7DD99B8547-VPF57 OData蓝色
6 POD管道-9F4466DB-VLZM8OData Blue
检查点已保存：u 9
{行计数：6，“字节”：40798，“哈希”：“ADC31744DFC99a0D8CBE7B081F31D78B”，“数据集”名称：无}
checkpoint:9
`````
```
唯一需要的核心依赖依赖关系是bash和python3.7+
`````
``````>$wget http://repo.anaconda.com/miniconda/miniconda/miniconda/miniconda/miniconda/miniconda3.7:bash和python3.7.7.7+
/>br/>$bash公司miniconda3-latest-linux-x86_64.sh
$wget https://raw.githubusercontent.com/orihoch/dataflows shell/master/environment.yaml
$conda env create-f environment.yaml
$conda activate dataflows shell
``````
交互数据流shell会话BR/>‘BF/> $DFS
BD/AF>数据流shell
BR/> Pr./lt；Ctrl+C＆GT；退出shell
Press & lt；Enter & gt；在数据流外壳和系统外壳之间切换：BR/>类型“帮助”，用于数据流shell引用< BR/> BR/> DFS & GT；
```
\r文档
*[数据流外壳教程]（tutorial.md）
*[数据流外壳参考]（reference.md）
*[数据流外壳处理器参考]（dataflows外壳/处理器/readme.md）
*[数据流处理器参考]（https://github.com/datahq/dataflows/blob/master/processors.md）
data flows是一种“构建数据处理流的新颖而直观的方法。”*
dataflows shell利用数据流为shell自动化使用相同的直观数据处理流。
处理。
shell用户学习的第一个命令是'ls'-返回一组数据。
第二个命令可能是'grep'或'cp'-根据这个数据集过滤和执行操作。
框架]（https://github.com/datahq/dataflows）。
它使用“kubectl”处理器从kubernetes集群获取pod列表，并根据使用python lambda函数定义的条件进行筛选。
```
$source<；（dfs-import-printer-filter-kubectl-rows-kubectl-kubectl-rows-kubectl）
$kubectl-kubectl-pods-c-q\
dfs'lambda row:row.update（即str（row[“vol卷”]]）“--fields=+是不是”ckan:boolean-q
124；filter-rows——args='[{[[{“是”ckan:true}]]]'-q
{12{'count count of{'u行：12，'字节''12''bytes''12''bytes 0C3CFE75D174E242F290F00C289'，“数据集名称”：none}
>检查点：1
{'count'count'count'count'count'count'count'count'count'count'count'count''count'count'count'count''count'count'count'count'count'count1a33C48D9112'bytes''bytes'：57876，'dataset'dataset'name''none}
>检查点：2
'count'count'count'count'count'count'count'count'dataset'count'count'dataset'count'count'dataset'count'count'dataset'count'count'count'count'count's='{“字段”：[“种类”，“名称”，“命名空间”]}'
CKAN-5D74747649-92Z9X OData蓝色
2 POD CKAN-5D74747649-FZVD6 OData蓝色
3 POD CKAN-JOBS-5D895695CF-WGRZR OData蓝色
4 POD数据存储-DB-944BFBC74-2NC7B OData蓝色
5 POD DB-7DD99B8547-VPF57 OData蓝色
6 POD管道-9F4466DB-VLZM8OData Blue
检查点已保存：u 9
{行计数：6，“字节”：40798，“哈希”：“ADC31744DFC99a0D8CBE7B081F31D78B”，“数据集”名称：无}
checkpoint:9
`````
```
唯一需要的核心依赖依赖关系是bash和python3.7+
`````
``````>$wget http://repo.anaconda.com/miniconda/miniconda/miniconda/miniconda/miniconda/miniconda3.7:bash和python3.7.7.7+
/>br/>$bash公司miniconda3-latest-linux-x86_64.sh
$wget https://raw.githubusercontent.com/orihoch/dataflows shell/master/environment.yaml
$conda env create-f environment.yaml
$conda activate dataflows shell
``````
交互数据流shell会话BR/>‘BF/> $DFS
BD/AF>数据流shell
BR/> Pr./lt；Ctrl+C＆GT；退出shell
Press & lt；Enter & gt；在数据流外壳和系统外壳之间切换：BR/>类型“帮助”，用于数据流shell引用< BR/> BR/> DFS & GT；
```
\r文档
*[数据流外壳教程]（tutorial.md）
*[数据流外壳参考]（reference.md）
*[数据流外壳处理器参考]（dataflows外壳/处理器/readme.md）
*[数据流处理器参考]（https://github.com/datahq/dataflows/blob/master/processors.md）
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