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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(jìn)行并行的運算，如： grep、bzip2、wc、awk、sed等等，只能使用一個CPU內(nèi)核。要想讓Linux命令使用所有的CPU內(nèi)核，我們需要用到GNU Parallel命令，下面我們技術(shù)下加速的方法吧
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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(nèi)核。那么如何才能使用這些內(nèi)核？
要想讓Linux命令使用所有的CPU內(nèi)核，我們需要用到GNU Parallel命令，它讓我們所有的CPU內(nèi)核在單機(jī)內(nèi)做神奇的map-reduce操作，當(dāng)然，這還要借助很少用到的–pipes 參數(shù)(也叫做–spreadstdin)。這樣，你的負(fù)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(nèi)核處理1千萬行——你可以用這個參數(shù)來調(diào)整每個CUP內(nèi)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(fù)雜：parallel命令中的–pipe參數(shù)將cat輸出分成多個塊分派給awk調(diào)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(jìn)入了同一個awk命令，從而輸出最終結(jié)果。第一個awk有三個反斜杠，這是GNU parallel調(diào)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(yīng)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(diào)用，形成子計算，最后通過管道發(fā)送給awk進(jìn)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。
網(wǎng)站標(biāo)題：使用CPU加速Linux命令執(zhí)行速度
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