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如何利用多核CPU来加速你的Linux命编制

2020年11月20日 栏目:游戏

你是不是曾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

你是不是曾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4核或更多核的CPU,但我们适合的工具,例如grep,bzip2,wc,awk,sed等等,都是单线程的,只能使用一个CPU内核。

借用卡通人物Cartman的话,如何我能使用这些内最终来自四川赛区的三十位优秀模特站在这里展示自我核?

要想让Linux命令使用所有的CPU内核,我们需要用到GNU Parallel命令,它让我们所有的CPU内核在单机内做神奇的map-reduce操作,固然,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。

BZIP2bzip2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。

之前的做法:

cat n | bzip2 --best 2现在这样:

cat n| parallel --pipe --recend '' -k bzip2 --best 2尤其是针对bzip2,GNU parallel在多核CPU上是超级的快。你一不留神,它就履行完成了。

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 t现在你可以这样:

cat t | parallel --pipe grep 'pattern'或这样:

cat t | parallel --block 10M --pipe grep 'pattern'这第二种用法使用了block 10M参数,这是说每一个内核处理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 t | awk '{s+=$1} END {print s}'现在这样:

cat t | 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,构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 t现在你应该这样:

cat t | 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,构成子计算,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?

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常规做法:

sed s^old^new^g t现在你可以:

cat t | 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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