Linux大文件快速处理小方法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Linux大文件快速处理小方法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  1. 背景

  工作中使用MapReduce任务导出一批含有路径的文件,共计行数300W+,需要检测文件是否在对应的服务器中存在,而文件所在的服务器并非hadoop集群的服务器,因此打算采用bash脚本进行。具体的方法如下(可直接看方法2,方法1效率较低):

  2. 采用的方法

  a. 方法1

  原本打算使用如下脚本,进行简单验证:

#!/bin/bash
count=0
cat oriTest.txt | while read data
do
    count=$(( $count+1 ))
    echo $count
    dir=`echo "$data" | awk -F "\t" {print $5}`
    if [ -e $dir ];then
        echo "$data" >> exist.txt
    else
        echo "$data" >> noexist.txt
    fi
done

   原始数据格式如下:

1      name  mark        id  dir

   运行时发现处理5000行需要将近4、5分钟的时间(机器为8核),果断不行啊,随后打算采用多进程的方法来执行,见方法2

  b. 方法2

  主要是通过将大文件分为小文件,然后对小文件进行后台遍历读取,脚本如下:

#!/bin/bash

source ~/.bashrc

# 判断路径是否存在
readdata(){
    cat $1 | while read data
    do
        dir=`echo "$data" | awk -F "\t" {print $5}`
        if [ -e $dir ];then
            echo "$data" >> "exist_$1.txt"
        else
            echo "$data" >> "noexist_$1.txt"
        fi
    done
}

# 大文件切分为小文件,生成文件名为xaa,axb等(可以自己命名文件)
split -l 10000 oriTest.txt

declare -a files # 声明数组
files=($(ls x*)) # 分割后的小文件名保存数组

# 遍历,并后台执行
for i in ${files[@]};do
    echo $i
    readdata $i &
done

  执行效率因机器性能不同而不同,使用8核的机器执行300W的数据需要十几分钟完成

以上是关于Linux大文件快速处理小方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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