本篇文章給大家分享的是有關(guān)如何讓Java實(shí)現(xiàn)大文本并行計(jì)算，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說(shuō)，跟著小編一起來(lái)看看吧。

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簡(jiǎn)單提高文本讀取效率，使用BufferedReader是個(gè)不錯(cuò)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(shuō)，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(duì)于大文本的讀取，性能瓶頸主要在IO，read占時(shí)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(duì)象，都比較耗時(shí)間。

想要提速應(yīng)當(dāng)用并行的辦法，用多線程同時(shí)讀取和處理數(shù)據(jù)，但Java寫(xiě)多線程程序很麻煩，并行分段讀同一個(gè)文件時(shí)還要考慮調(diào)整邊界，也比較麻煩。

比如要這么個(gè)場(chǎng)景：分組匯總每個(gè)客戶的銷售額，部分源數(shù)據(jù)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 ...

期望的結(jié)果：

Java部分多線程代碼大概要寫(xiě)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(jiǎn)單多了，它對(duì)Java的多線程進(jìn)行了封裝，提供了對(duì)大文件分段并行的功能，寫(xiě)起來(lái)容易多了，對(duì)人員要求也低。比如上面問(wèn)題，2行就搞定了(集算器內(nèi)置了并行選項(xiàng)@m，不設(shè)置并行數(shù)，默認(rèn)按核數(shù)做為并行數(shù))：

	A
1	=file("/workspace/orders.txt").cursor@mt()
2	=A1.groups(O_CUSTKEY;sum(O_TOTALPRICE):AMOUNT)

其實(shí)還有很多情況用Java并行處理大文本很麻煩，甚至大文本分組、排序、關(guān)聯(lián)計(jì)算等需求，但用集算器SPL卻很簡(jiǎn)單。

以上就是如何讓Java實(shí)現(xiàn)大文本并行計(jì)算，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道。

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