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本篇文章為大家展示了大數據文本并行計算實現方式是什么，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
對于大數據文件的處理，可以充分利用現代計算機的多核CPU，實施多線程并行計算，從而達到提速的目的。然而，要在程序語言中編寫多線程并行程序，并不是一件容易的事。
要并行處理就需要將源文件分段，每個線程處理其中一段。文本文件一般是每一行對應一條記錄，每一行長度不一定相同。所以，不能按行數分段，因為每次都從頭遍歷，起不到提高性能的目標；若按字節分段則不需要遍歷，但有可能分段點正好落在行的中間，造成一行被拆進兩段，導致數據錯誤。有效的解決辦法是采用自動去頭補尾的字節分段機制，即分段開始點所在的行被舍棄，分段結束點所在的行會被補齊，這樣將確保每一段都由完整的行構成，不會有數據錯誤。另外，還有線程的管理和控制等問題，如果管理不當，則會出現越界的情況。
如果有集算器SPL就簡單多了，它對多線程并行計算進行了封裝，代碼寫起來不僅更短而且更容易理解，這樣在獲得高性能的同時，讓程序員把注意力更多地放在計算的整體邏輯上，而不必糾纏于為了提高性能而采用的并行細節。用集算器SPL寫出并行計算代碼：
A | B | C | |
1 | =file(“data.txt”) | /源文件 | |
2 | fork 4 | =A1.cursor@t(amount;A2:4) | /分作4段并行，分別建立游標 |
3 | =B2.groups(;sum(amount):am) | /遍歷游標計算amount之和 | |
4 | =A2.conj().sum(am) | /匯總每個線程的結果 | |
文本解析的時間經常比計算要長得多，有時候只要解析能夠并行，計算本身是否并行并不重要。所以SPL對于讀取數據提供了簡單的內置并行選項，如果對數據讀取次序不關心，比如分組、求和運算就不在乎次序，可以更簡單地寫出代碼：
A | B | |
1 | =file("orders.txt").cursor@mt() | /@m選項將自動根據系統配置決定并行的線程數量 |
2 | =A1.select(month(Date)==10) | /過濾 |
3 | =A2.groups(ID;sum(COST*WEIGHT):VALUE) | /分組、匯總（串行） |
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