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使用大过滤器过滤大文件

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使用大过滤器过滤大文件

我想提取$file1以存储在$file2.

$file1大小为 4 GB，约有 2000 万行，$file2有 200 万行，大小约为 140 MB，包含两列，以,.两个文件的最大行长度都远低于 1000，它们按 排序，LC_ALL=C并且$file1可以包含除 之外的任何其他字符\0。

没想到这个命令

parallel --pipepart -a $file1 grep -Ff $file2

消耗大量内存并被操作系统杀死。

如果我限制线程数，该命令将起作用：

parallel --pipepart -j 8 -a $file1 grep -Ff $file2

对于最后一个命令，htop 显示每个grep -Ff $file2线程持续占用 12.3 GB 内存。我假设这个需求来自 grep 构建的字典$file2。

如何更有效地实现这样的过滤器？

答案1

它被覆盖在man parallel https://www.gnu.org/software/parallel/man.html#示例：-Grepping-n-lines-for-m-regular-expressions

示例：在 n 行中查找 m 正则表达式。

grep 大量正则表达式的大文件的最简单解决方案是：

grep -f regexps.txt bigfile

或者如果正则表达式是固定字符串：

grep -F -f regexps.txt bigfile

有 3 个限制因素：CPU、RAM 和磁盘 I/O。

RAM 很容易测量：如果 grep 进程占用了大部分可用内存（例如运行 top 时），那么 RAM 就是一个限制因素。

CPU 也很容易测量：如果 grep 在 top 中占用 >90% 的 CPU，那么 CPU 是一个限制因素，并行化将加快这一速度。

很难看出磁盘 I/O 是否是限制因素，并且根据磁盘系统，并行化可能会更快或更慢。唯一确定的方法是测试和测量。

限制因素：内存

无论大文件的大小如何，正常的 grep -f regexs.txt 大文件都可以工作，但是如果 regexps.txt 太大而无法放入内存，那么您需要将其拆分。

grep -F 大约需要 100 字节的 RAM，而 grep 每 1 字节的正则表达式大约需要 500 字节的 RAM。因此，如果 regexps.txt 占 RAM 的 1%，那么它可能太大了。

如果您可以将正则表达式转换为固定字符串，请执行此操作。例如，如果您在大文件中查找的行全部如下所示：

ID1 foo bar baz Identifier1 quux
fubar ID2 foo bar baz Identifier2

那么你的 regexps.txt 可以从以下内容转换：

ID1.*Identifier1   
ID2.*Identifier2

进入：

ID1 foo bar baz Identifier1
ID2 foo bar baz Identifier2

这样，您可以使用 grep -F，它占用的内存减少了大约 80%，而且速度更快。

如果它仍然不适合内存，您可以这样做：

parallel --pipepart -a regexps.txt --block 1M grep -Ff - -n bigfile |
  sort -un | perl -pe 's/^\d+://'

1M 应该是您的可用内存除以 CPU 线程数，对于 grep -F 除以 200，对于普通 grep 除以 1000。在 GNU/Linux 上，您可以执行以下操作：

free=$(awk '/^((Swap)?Cached|MemFree|Buffers):/ { sum += $2 }
          END { print sum }' /proc/meminfo)
percpu=$((free / 200 / $(parallel --number-of-threads)))k

parallel --pipepart -a regexps.txt --block $percpu --compress \
  grep -F -f - -n bigfile |
  sort -un | perl -pe 's/^\d+://'

如果您可以忍受重复的行和错误的顺序，那么执行以下操作会更快：

parallel --pipepart -a regexps.txt --block $percpu --compress \
  grep -F -f - bigfile

限制因素：CPU

如果 CPU 是限制因素，则应在正则表达式上进行并行化：

cat regexp.txt | parallel --pipe -L1000 --round-robin --compress \
  grep -f - -n bigfile |
  sort -un | perl -pe 's/^\d+://'

该命令将为每个 CPU 启动一个 grep 并为每个 CPU 读取一次大文件，但由于这是并行完成的，除了第一个读取之外的所有读取都将缓存在 RAM 中。根据 regexp.txt 的大小，使用 --block 10m 而不是 -L1000 可能会更快。

一些存储系统在并行读取多个块时性能更好。对于某些 RAID 系统和某些网络文件系统来说确实如此。并行读取大文件：

parallel --pipepart --block 100M -a bigfile -k --compress \
  grep -f regexp.txt

这会将 bigfile 分割成 100MB 的块，并对每个块运行 grep。要并行读取 bigfile 和 regexp.txt，请使用 --fifo 将两者结合起来：

parallel --pipepart --block 100M -a bigfile --fifo cat regexp.txt \
  \| parallel --pipe -L1000 --round-robin grep -f - {}

如果一行与多个正则表达式匹配，则该行可能会重复。

更大的问题

如果问题太大而无法解决，那么您可能已经准备好使用 Lucene了。

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