如何利用多核CPU来加速你的Linux命令
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4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。
借用卡通人物Cartman的话,“如何我能使用这些内核”?
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,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:
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cat bigfile.bin | bzip2 --best > compressedfile.bz2 |
现在这样:
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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:
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grep pattern bigfile.txt |
现在你可以这样:
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cat bigfile.txt | parallel --pipe grep 'pattern' |
或者这样:
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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:
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cat rands20M.txt | awk '{s+=$1} END {print s}' |
现在这样:
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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:
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wc -l bigfile.txt |
现在你应该这样:
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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:
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sed s^old^new^g bigfile.txt |
现在你可以:
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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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