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Java大文本并行計算實現(xiàn)過程解析

瀏覽:102日期:2022-08-31 15:07:32

簡單提高文本讀取效率,使用BufferedReader是個不錯的選擇。速度最快的方法是MappedByteBuffer,但是,相比BufferedReader而言,效果不是非常明顯。也就是說,后者雖然快,但也快的有限(不要抱有性能提升幾倍的幻想)。

對于大文本的讀取,性能瓶頸主要在IO,read占時間多是正常的,硬盤本身就不快,讀入內(nèi)存后還要轉(zhuǎn)成對象,都比較耗時間。

想要提速應當用并行的辦法,用多線程同時讀取和處理數(shù)據(jù),但Java寫多線程程序很麻煩,并行分段讀同一個文件時還要考慮調(diào)整邊界,也比較麻煩。

比如要這么個場景:分組匯總每個客戶的銷售額,部分源數(shù)據(jù)如下:

O_ORDERKEY O_CUSTKEY O_ORDERDATE O_TOTALPRICE10262 RATTC 1996-07-22 14487.010263 ERNSH 1996-07-23 43818.010264 FOLKO 2007-07-24 1101.010265 BLONP 1996-07-25 5528.010266 WARTH 1996-07-26 7719.010267 FRANK 1996-07-29 20858.010268 GROSR 1996-07-30 19887.010269 WHITC 1996-07-31 456.010270 WARTH 1996-08-01 13654.0...

期望的結(jié)果:

Java大文本并行計算實現(xiàn)過程解析

Java部分多線程代碼大概要寫成這樣:

...final int DOWN_THREAD_NUM = 8;CountDownLatch doneSignal = new CountDownLatch(DOWN_THREAD_NUM);RandomAccessFile[] outArr = new RandomAccessFile[DOWN_THREAD_NUM];try{long length = new File(OUT_FILE_NAME).length();long numPerThred = length / DOWN_THREAD_NUM;long left = length % DOWN_THREAD_NUM;for (int i = 0; i < DOWN_THREAD_NUM; i++) {outArr[i] = new RandomAccessFile(OUT_FILE_NAME, 'rw');... if (i == DOWN_THREAD_NUM - 1) {new ReadThread(i * numPerThred, (i + 1) * numPerThred + left, outArr[i],keywords,doneSignal).start();...} else {new ReadThread(i * numPerThred, (i + 1) * numPerThred,outArr[i],keywords,doneSignal).start();...}}}...

如果有集算器就簡單多了,它對Java的多線程進行了封裝,提供了對大文件分段并行的功能,寫起來容易多了,對人員要求也低。比如上面問題,2行就搞定了(集算器內(nèi)置了并行選項@m,不設置并行數(shù),默認按核數(shù)做為并行數(shù)):

=file('/workspace/orders.txt').cursor@mt()

=A1.groups(O_CUSTKEY;sum(O_TOTALPRICE):AMOUNT)

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。

標簽: Java
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