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分类: LINUX

2013-12-03 09:19:33

你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求?或在里面搜索,或其它操作——一些无法并行的操作。数据专家们,我是在对你们说。你可能有一个16核或更多核的CPU,但我们合适的工具,例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等,都是单线程的,只能使用一个CPU内核。

但是“如何我能使用这些CPU核心”?

要想让Linux命令使用所有的CPU核心,我们需要用到GNU Parallel命令,它让我们所有的CPU核心在单机内做神奇的map-reduce操作,当然,这还要借助很少用到的–pipes 参数(也叫做–spreadstdin)。这样,你的负载就会平均分配到各CPU上,真的。


BZIP2

bzip2是比gzip更好的压缩工具,但它很慢!别折腾了,我们有办法解决这问题。

以前的做法:

cat bigfile.bin | bzip2 --best > compressedfile.bz2

现在这样:

cat bigfile.bin | parallel --pipe --recend '' -k bzip2 --best > compressedfile.bz2

尤其是针对bzip2,GNU parallel在多核CPU上是超级的快。你一不留神,它就执行完成了。


GREP

如果你有一个非常大的文本文件,以前你可能会这样:

grep pattern bigfile.txt

现在你可以这样:

cat bigfile.txt | parallel --pipe grep 'pattern'

或者这样:

cat bigfile.txt | parallel --block 10M --pipe grep 'pattern'

这第二种用法使用了–block 10M参数,这是说每个内核处理1千万行——你可以用这个参数来调整每个CUP内核处理多少行数据。


AWK

下面是一个用awk命令计算一个非常大的数据文件的例子。

常规用法:

cat rands20M.txt | awk '{s+=$1} END {print s}'

现在这样:

cat rands20M.txt | parallel --pipe awk \'{s+=\$1} END {print s}\' | awk '{s+=$1} END {print s}'

这个有点复杂:parallel命令中的–pipe参数将cat输出分成多个块分派给awk调用,形成了很多子计算操作。这些子计算经过第二个管道进入了同一个awk命令,从而输出最终结果。第一个awk有三个反斜杠,这是GNU parallel调用awk的需要。


WC

想要最快的速度计算一个文件的行数吗?

传统做法:

wc -l bigfile.txt

现在你应该这样:

cat bigfile.txt | parallel --pipe wc -l | awk '{s+=$1} END {print s}'

非常的巧妙,先使用parallel命令‘mapping’出大量的wc -l调用,形成子计算,最后通过管道发送给awk进行汇总。


SED

想在一个巨大的文件里使用sed命令做大量的替换操作吗?

常规做法:

sed s^old^new^g bigfile.txt

现在你可以:

cat bigfile.txt | parallel --pipe sed s^old^new^g

…然后你可以使用管道把输出存储到指定的文件里。

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给主人留下些什么吧!~~

buptldf2013-12-04 15:26:50

请问一下,为什么在我的测试环境里,wc这个例子,用了parallel比没用要慢很多啊?
直接用的博文里的命令。

[root@localhost ~]# time cat temp | parallel --pipe wc -l | awk '{s+=$1} END {print s}'
79759026

real    1m13.857s
user    0m54.688s
sys     2m13.860s
[root@localhost ~]# time wc -l temp
79759026 temp

real    0m2.373s
user    0m1.174s
sys