Подтвердить что ты не робот

Итерации по строкам в файле параллельно (Scala)?

Я знаю о параллельных коллекциях в Scala. Они удобны! Тем не менее, я хотел бы перебирать строки файла, который слишком велик для памяти параллельно. Например, я мог бы создавать потоки и настраивать блокировку над сканером, но было бы здорово, если бы я мог запускать код, например:

Source.fromFile(path).getLines.par foreach { line =>

К сожалению, однако

error: value par is not a member of Iterator[String]

Каков самый простой способ выполнить некоторые parallelism здесь? Пока что я буду читать в некоторых строках и обрабатывать их параллельно.

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Вы можете использовать группировку, чтобы легко нарезать итератор на куски, которые вы можете загрузить в память, а затем обрабатывать параллельно.

val chunkSize = 128 * 1024
val iterator = Source.fromFile(path).getLines.grouped(chunkSize)
iterator.foreach { lines => 
    lines.par.foreach { line => process(line) }
}

По-моему, это самый простой способ сделать это.

Ответ 2

Я положу это как отдельный ответ, поскольку он принципиально отличается от моего последнего (и он действительно работает)

Здесь описывается решение с участием актеров, которое в основном описывает комментарий Ким Стебеля. Есть два класса актеров, один актер FileReader, который читает отдельные строки из файла по требованию и несколько действующих лиц. Рабочие все отправляют запросы на строки читателю и обрабатывают строки параллельно, поскольку они считываются из файла.

Я использую актеров Akka здесь, но использование другой реализации в основном та же идея.

case object LineRequest
case object BeginProcessing

class FileReader extends Actor {

  //reads a single line from the file or returns None if EOF
  def getLine:Option[String] = ...

  def receive = {
    case LineRequest => self.sender.foreach{_ ! getLine} //sender is an Option[ActorRef]
  }
}

class Worker(reader: ActorRef) extends Actor {

  def process(line:String) ...

  def receive = {
    case BeginProcessing => reader ! LineRequest
    case Some(line) => {
      process(line)
      reader ! LineRequest
    }
    case None => self.stop
  }
}

val reader = actorOf[FileReader].start    
val workers = Vector.fill(4)(actorOf(new Worker(reader)).start)
workers.foreach{_ ! BeginProcessing}
//wait for the workers to stop...

Таким образом, не более 4 (или хотя бы у многих работающих у вас) необработанных строк в памяти одновременно.

Ответ 3

Комментарии Дэна Саймона заставили меня задуматься. Почему мы не пытаемся обернуть источник в потоке:

def src(source: Source) = Stream[String] = {
  if (source.hasNext) Stream.cons(source.takeWhile( _ != '\n' ).mkString)
  else Stream.empty
}

Затем вы можете использовать его параллельно:

src(Source.fromFile(path)).par foreach process

Я пробовал это, и он компилируется и запускается в любом случае. Я не уверен, что если он загрузит весь файл в память или нет, но я не думаю, что это так.

Ответ 4

Я понимаю, что это старый вопрос, но вы можете найти реализацию ParIterator в библиотеке iterata, чтобы быть полезной без сборки - потребовалось выполнить следующее:

scala> import com.timgroup.iterata.ParIterator.Implicits._
scala> val it = (1 to 100000).toIterator.par().map(n => (n + 1, Thread.currentThread.getId))
scala> it.map(_._2).toSet.size
res2: Int = 8 // addition was distributed over 8 threads

Ответ 5

Ниже я помог достичь

source.getLines.toStream.par.foreach( line => println(line))