Java大文本并行计算实现过程解析

时间：2020-10-27 12:09:44|栏目：JAVA代码|点击：次

简单提高文本读取效率，使用BufferedReader是个不错的选择。速度最快的方法是MappedByteBuffer，但是，相比BufferedReader而言，效果不是非常明显。也就是说，后者虽然快，但也快的有限（不要抱有性能提升几倍的幻想）。

对于大文本的读取，性能瓶颈主要在IO，read占时间多是正常的，硬盘本身就不快，读入内存后还要转成对象，都比较耗时间。

想要提速应当用并行的办法，用多线程同时读取和处理数据，但Java写多线程程序很麻烦，并行分段读同一个文件时还要考虑调整边界，也比较麻烦。

比如要这么个场景：分组汇总每个客户的销售额，部分源数据如下：

O_ORDERKEY    O_CUSTKEY    O_ORDERDATE    O_TOTALPRICE
10262  RATTC  1996-07-22    14487.0
10263  ERNSH  1996-07-23    43818.0
10264  FOLKO  2007-07-24    1101.0
10265  BLONP  1996-07-25    5528.0
10266  WARTH  1996-07-26    7719.0
10267  FRANK  1996-07-29    20858.0
10268  GROSR  1996-07-30    19887.0
10269  WHITC  1996-07-31    456.0
10270  WARTH  1996-08-01    13654.0
...

期望的结果：

Java部分多线程代码大概要写成这样：

...
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();
			...
		}
	}
}
...

如果有集算器就简单多了，它对Java的多线程进行了封装，提供了对大文件分段并行的功能，写起来容易多了，对人员要求也低。比如上面问题，2行就搞定了(集算器内置了并行选项@m，不设置并行数，默认按核数做为并行数)：

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

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

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