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在Linux中如何查找最大的10個文件方法匯總

2019-11-02 14:06:46
字體:
來源:轉載
供稿:網友

前言

眾所周知當系統的磁盤空間不足時,您可能會使用 df、du 或 ncdu 命令進行檢查,但這些命令只會顯示當前目錄的文件,并不會顯示整個系統范圍的文件。

您得花費大量的時間才能用上述命令獲取系統中最大的文件,因為要進入到每個目錄重復運行上述命令。
這種方法比較麻煩,也并不恰當。

如果是這樣,那么該如何在 Linux 中找到最大的 10 個文件呢?

我在谷歌上搜索了很久,卻沒發現類似的文章,我反而看到了很多關于列出當前目錄中最大的 10 個文件的文章。所以,我希望這篇文章對那些有類似需求的人有所幫助。

本教程中,我們將教您如何使用以下四種方法在 Linux 系統中查找最大的前 10 個文件。

方法 1

在 Linux 中沒有特定的命令可以直接執行此操作,因此我們需要將多個命令結合使用。

# find / -type f -print0 | xargs -0 du -h | sort -rh | head -n 10 1.4G /swapfile1.1G /home/magi/ubuntu-17.04-desktop-amd64.iso564M /home/magi/.gdfuse/magi/cache/0B5nso_FPaZFqTFU0XzkzUlJUZzA378M /home/magi/.gdfuse/magi/cache/0B5nso_FPaZFqeldzUmhPeC03Zm8377M /home/magi/.gdfuse/magi/cache/0B5nso_FPaZFqRGd4V0VrOXM4YVU100M /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libOxideQtCore.so.093M /usr/lib/firefox/libxul.so84M /var/lib/snapd/snaps/core_3604.snap84M /var/lib/snapd/snaps/core_3440.snap84M /var/lib/snapd/snaps/core_3247.snap

詳解:

find:在目錄結構中搜索文件的命令 /:在整個系統(從根目錄開始)中查找 -type:指定文件類型
f:普通文件 -print0:在標準輸出顯示完整的文件名,其后跟一個空字符(null) |:控制操作符,將一條命令的輸出傳遞給下一個命令以供進一步處理 xargs:將標準輸入轉換成命令行參數的命令 -0:以空字符(null)而不是空白字符(LCTT 譯者注:即空格、制表符和換行)來分割記錄 du -h:以可讀格式計算磁盤空間使用情況的命令 sort:對文本文件進行排序的命令 -r:反轉結果 -h:用可讀格式打印輸出 head:輸出文件開頭部分的命令 n -10:打印前 10 個文件

方法 2

這是查找 Linux 系統中最大的前 10 個文件的另一種方法。我們依然使用多個命令共同完成這個任務。

# find / -type f -exec du -Sh {} + | sort -rh | head -n 10 1.4G /swapfile1.1G /home/magi/ubuntu-17.04-desktop-amd64.iso564M /home/magi/.gdfuse/magi/cache/0B5nso_FPaZFqTFU0XzkzUlJUZzA378M /home/magi/.gdfuse/magi/cache/0B5nso_FPaZFqeldzUmhPeC03Zm8377M /home/magi/.gdfuse/magi/cache/0B5nso_FPaZFqRGd4V0VrOXM4YVU100M /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libOxideQtCore.so.093M /usr/lib/firefox/libxul.so84M /var/lib/snapd/snaps/core_3604.snap84M /var/lib/snapd/snaps/core_3440.snap84M /var/lib/snapd/snaps/core_3247.snap

詳解:

find:在目錄結構中搜索文件的命令 /:在整個系統(從根目錄開始)中查找 -type:指定文件類型
f:普通文件 -exec:在所選文件上運行指定命令 du:計算文件占用的磁盤空間的命令 -S:不包含子目錄的大小 -h:以可讀格式打印 {}:遞歸地查找目錄,統計每個文件占用的磁盤空間 |:控制操作符,將一條命令的輸出傳遞給下一個命令以供進一步處理 sort:對文本文件進行按行排序的命令 -r:反轉結果 -h:用可讀格式打印輸出 head:輸出文件開頭部分的命令 n -10:打印前 10 個文件
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