在處理大數(shù)據(jù)的時候我們總會想著一些并行的操作來加速我們的操作，我們的cpu是多核多線程的，但是我們的有些命令卻是單線程的命令，不能夠進行并行的運算，如： grep、bzip2、wc、awk、sed等等，只能使用一個CPU內核。要想讓Linux命令使用所有的CPU內核，我們需要用到GNU Parallel命令，下面我們技術下加速的方法吧

創(chuàng)新互聯(lián)主營南票網(wǎng)站建設的網(wǎng)絡公司,主營網(wǎng)站建設方案,重慶APP開發(fā)公司,南票h5重慶小程序開發(fā)公司搭建,南票網(wǎng)站營銷推廣歡迎南票等地區(qū)企業(yè)咨詢

我們都知道 grep, bzip2, wc, awk, sed等等，都是單線程的，只能使用一個CPU內核。那么如何才能使用這些內核？

要想讓Linux命令使用所有的CPU內核，我們需要用到GNU Parallel命令，它讓我們所有的CPU內核在單機內做神奇的map-reduce操作，當然，這還要借助很少用到的–pipes 參數(shù)(也叫做–spreadstdin)。這樣，你的負載就會平均分配到各CPU上，真的。

BZIP2

bzip2是比gzip更好的壓縮工具，但它很慢！別折騰了，我們有辦法解決這問題。

以前的做法：

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

現(xiàn)在這樣：

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

尤其是針對bzip2，GNU parallel在多核CPU上是超級的快。你一不留神，它就執(zhí)行完成了。

GREP

如果你有一個非常大的文本文件，以前你可能會這樣：

grep pattern bigfile.txt

現(xiàn)在你可以這樣：

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

或者這樣：

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

這第二種用法使用了 –block 10M參數(shù)，這是說每個內核處理1千萬行——你可以用這個參數(shù)來調整每個CUP內核處理多少行數(shù)據(jù)。

AWK

下面是一個用awk命令計算一個非常大的數(shù)據(jù)文件的例子。

常規(guī)用法：

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

現(xiàn)在這樣：

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

這個有點復雜：parallel命令中的–pipe參數(shù)將cat輸出分成多個塊分派給awk調用，形成了很多子計算操作。這些子計算經(jīng)過第二個管道進入了同一個awk命令，從而輸出最終結果。第一個awk有三個反斜杠，這是GNU parallel調用awk的需要。

WC

想要最快的速度計算一個文件的行數(shù)嗎？

傳統(tǒng)做法：

wc -l bigfile.txt

現(xiàn)在你應該這樣：

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調用，形成子計算，最后通過管道發(fā)送給awk進行匯總。

SED

想在一個巨大的文件里使用sed命令做大量的替換操作嗎？

常規(guī)做法：

sed s^old^new^g bigfile.txt

現(xiàn)在你可以：

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

…然后你可以使用管道把輸出存儲到指定的文件里。

當前文章：使用CPU加速Linux命令執(zhí)行速度
分享URL：http://uogjgqi.cn/article/dpipppj.html