怎么利用多核cpu来加速你的linux命令-亚博电竞手机版
这篇文章主要介绍怎么利用多核cpu来加速你的linux命令，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百gb)的需求？或在里面搜索，或其它操作——一些无法并行的操作。数据专家们，我是在对你们说。你可能有一个4核或更多核的cpu，但我们合适的工具，例如 grep, bzip2, wc, awk, sed 等等，都是单线程的，只能使用一个cpu内核。
借用卡通人物cartman的话，“如何我能使用这些内核”?
要想让linux命令使用所有的cpu内核，我们需要用到gnu parallel命令，它让我们所有的cpu内核在单机内做神奇的map-reduce操作，当然，这还要借助很少用到的–pipes 参数(也叫做–spreadstdin)。这样，你的负载就会平均分配到各cpu上，真的。
bzip2
bzip2是比gzip更好的压缩工具，但它很慢！别折腾了，我们有办法解决这问题。
以前的做法：
catbigfile.bin|bzip2--best>compressedfile.bz2
现在这样：
catbigfile.bin|parallel--pipe--recend''-kbzip2--best>compressedfile.bz2
尤其是针对bzip2，gnu parallel在多核cpu上是超级的快。你一不留神，它就执行完成了。
grep
如果你有一个非常大的文本文件，以前你可能会这样：
greppatternbigfile.txt
现在你可以这样：
catbigfile.txt|parallel--pipegrep'pattern'
或者这样：
catbigfile.txt|parallel--block10m--pipegrep'pattern'
这第二种用法使用了 –block 10m参数，这是说每个内核处理1千万行——你可以用这个参数来调整每个cup内核处理多少行数据。
awk
下面是一个用awk命令计算一个非常大的数据文件的例子。
常规用法：
catrands20m.txt|awk'{s =$1}end{prints}'现在这样：
catrands20m.txt|parallel--pipeawk\'{s =\$1}end{prints}\'|awk'{s =$1}end{prints}'这个有点复杂：parallel命令中的–pipe参数将cat输出分成多个块分派给awk调用，形成了很多子计算操作。这些子计算经过第二个管道进入了同一个awk命令，从而输出最终结果。第一个awk有三个反斜杠，这是gnu parallel调用awk的需要。
wc
想要最快的速度计算一个文件的行数吗？
传统做法：
wc-lbigfile.txt
现在你应该这样：
catbigfile.txt|parallel--pipewc-l|awk'{s =$1}end{prints}'非常的巧妙，先使用parallel命令‘mapping'出大量的wc -l调用，形成子计算，最后通过管道发送给awk进行汇总。
sed
想在一个巨大的文件里使用sed命令做大量的替换操作吗？
常规做法：
seds^old^new^gbigfile.txt
现在你可以：
catbigfile.txt|parallel--pipeseds^old^new^g
…然后你可以使用管道把输出存储到指定的文件里。
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