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文件计算的并行查找与过滤

时间:2015-09-16 02:07:34      阅读:228      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

? ?润乾集算器具备文件计算能力。对于数据量相对较大的情况,集算器提供了多线程并行的功能,可以充分利用计算机的多CPU多核的计算能力,获得接近或超过传统数据库的计算性能。

??这里只考虑小结果集的情况,即数据计算结果在内存可以装下的情况。

??集算器多线程并行结构示意图如下:


bubuko.com,布布扣
?

? 如上图所示,集算器通过一个主脚本将任务分配给多个子脚本,每个子脚本分别访问本地数据的一部分进行计算。子脚本都完成计算后,将结果返回给主脚本,完成计算后提交给宿主程序(如报表工具)。

??每个子脚本就是一个线程。理论上说服务器对多线程并行任务的支持取决于CPU核数和硬盘并行性能。服务器的CPU核数越多、硬盘的并行读取能力越强,可以同时运行的线程数越多,总任务完成的越快。因此,多线程并行任务功能可以充分发挥计算机的计算能力。

??用多线程实现查找过滤的思路是:采用多线程方式,每个线程处理一部分数据的检索,最后将每一部分检索的结果合并。这里通过一个例子来看一下具体做法。考虑到大数据一般都存储在文件中,这里也以Orders.txt文件为例,数据如下:

? ?ORDERID CLIENT???? SELLERID AMOUNT ORDERDATE NOTE

? ?1??? 287??? 47??? 5825???? 2013-05-31?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?2??? 89??? 22??? 8681???? 2013-05-04?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?3??? 47??? 67??? 7702???? 2009-11-22?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?4??? 76??? 85??? 8717???? 2011-12-13?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?5??? 307??? 81??? 8003???? 2008-06-01?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?6??? 366?? 39???? 6948???? 2009-09-25?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?7??? 295?? 8???? 1419???? 2013-11-11?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?8??? 496?? 35???? 6018???? 2011-02-18?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?9??? 273?? 37???? 9255???? 2011-05-04?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?10??? 212?? 0???? 2155???? 2009-03-22?????? gafcaghafdgie f ci…

? ?…

??数据中note字段是为了增加每条记录的长度设置的字段,没有实际意义。

??需要按照条件“sellerid=1并且client=50并且orderdate在2013之后”检索过滤后提交给外部Java程序。

??由于Orders.txt的数据量较大,所以分成若干段并行处理。首先,要使用集算器来编写脚本select.dfx,实现多线程并行检索,具体脚本如下:


bubuko.com,布布扣
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? ?A1:并行线程数为4。

??A2:通过fork关键字,使用多线程执行B2到B4的代码,线程数是4,每个线程读取到的A2值分别是1、2、3、4。

??B2:利用游标cursor函数,将文件大致分成4组,取其中第A2组的游标(只取需要的字段)。

??B3:对游标进行过滤。

??B4:返回本线程的过滤结果B4。

??A5:在主线程中把四个线程的返回结果合并。

??A6:向外部程序返回最终结果。

??集算器脚本完成之后保存为selec.dfx,在外部程序中通过集算器JDBC调用select.dfx的方法参见集算器的教程。

??如果提前将文本文件转换为集算器提供的二进制格式,性能会进一步提升。转换代码为:


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? ?A1:新建一个文本文件的游标。

??A2:将文本文件的游标输出为二进制文件。

??将select.dfx修改如下:


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? ?可以看到仅B2的cursor参数改为@bz,读取二进制文件,其他脚本没有变。

??在相同的硬件条件下,同样是3.4G数据,4线程并行,采用普通文本文件完成上述查找过滤需要24秒,采用二进制文件只需要4秒。

??采用集算器多线程查找过滤方案的性能测试数据,参见《集算器文件遍历计算的性能测试》。通过测试并与Oracle对比发现,当数据量小于可用内存时,Oracle的性能较好。数据量大于可用内存时,集算器性能常常会超出。

??上述方式是采用单机并行来提高计算性能。对于数据量更大的情况,也可以考虑采用集算服务器集群的方式,利用多机并行来进一步提升性能。

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文件计算的并行查找与过滤

原文:http://datamachine.iteye.com/blog/2243400

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