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。

員工經過長期磨合與沉淀，具備了協作精神，得以通過團隊的力量開發出優質的產品。成都創新互聯堅持“專注、創新、易用”的產品理念，因為“專注所以專業、創新互聯網站所以易用所以簡單”。公司專注于為企業提供成都網站設計、網站建設、微信公眾號開發、電商網站開發，成都小程序開發，軟件按需網站制作等一站式互聯網企業服務。

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）

上述內容就是大數據文本并行計算實現方式是什么，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注創新互聯-成都網站建設公司行業資訊頻道。

網頁題目：大數據文本并行計算實現方式是什么-創新互聯
轉載來于：http://vcdvsql.cn/article42/djpohc.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供網站導航、商城網站、網站建設、全網營銷推廣、云服務器、服務器托管

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯