我们都知道 grep, bzip2, wc, awk, sed等等，都是单线程的，只能使用一个CPU内核。那么如何才能使用这些内核？

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。

(资料图)

以前的做法：

cat bigfile.bin | bzip2 --best > compressedfile.bz2

现在这样：

cat bigfile.bin | parallel --pipe --recend "" -k bzip2 --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。

如果你有一个非常大的文本文件，以前你可能会这样：

grep pattern bigfile.txt

现在你可以这样：

cat bigfile.txt | parallel --pipe grep "pattern"

或者这样：

cat bigfile.txt | parallel --block 10M --pipe grep "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。

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：

cat rands20M.txt | awk "{s+=$1} END {print s}"

现在这样：

cat rands20M.txt | parallel --pipe awk \"{s+=\$1} END {print s}\" | awk "{s+=$1} END {print s}"

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。

想要最快的速度计算一个文件的行数吗？

传统做法：

wc -l bigfile.txt

现在你应该这样：

cat bigfile.txt | parallel --pipe wc -l | awk "{s+=$1} END {print s}"

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。

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：

sed s^old^new^g bigfile.txt

现在你可以：

cat bigfile.txt | parallel --pipe sed s^old^new^g

…然后你可以使用管道把输出存储到指定的文件里。

原文来自：https://linux.cn/article-2188-1.html

本文地址：https://www.linuxprobe.com/use-cpu-commands.html

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