大文本文件的字符匹配处理办法

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大文本文件处理字符匹配集算器

在进行文本处理时，经常会遇到对大文件进行字符串匹配情况。用命令行的grep\cat命令处理此类问题时，写法很简单，但效率太低，用高级语言处理此类问题虽然可以获得较高的运行效率，但代码编写复杂度却相当高。

集算器支持大文件字符串匹配和多线程并行计算，代码简洁性能优异，下面通过例子来看一下具体作法。

文件file1.txt存储着大量的字符串，现在需要找出以”.txt”结尾的行数据，并输出到result.txt中。部分源数据如下：

集算器代码：

A1：以游标的形式打开文件。函数cursor并不会将数据全部读入内存，而是以游标（流）的方式打开文件，因此不会占据内存空间。函数cursor使用了默认参数，即：以tab为列分割符读入全部的字段，自动命名为_1、_2、_3…_n。对于本案例来说，只有一个字段_1。

A2=A1.select(like@c(_1,"*.txt"))

这句代码用来查询出游标A1里以“.txt”结尾的行数据。函数select执行查询，函数like进行字符串匹配，其中_1表示第一个字段。函数like还使用了选项@c，这表示匹配时不区分大小写。

值得注意的是，A2的运算结果是游标，仍然不会占据内存空间。只有遇到export/fetch/groups等函数时，集算器引擎才会分配合适的内存缓冲区，并将前面的游标计算自动转化为内存计算。。

A3=file("e:\\result.txt").export(A2)，这句代码将最终计算结果写入文件。部分数据如下：

上面的匹配规则比较简单，如果遇到复杂的情况，那就需要使用正则表达式。比如：找出以“c:\windows”开头，且结尾名不是“.txt”的行数据。

函数regex可以进行正则表达式匹配，只需将A2改为：

A1.regex@c("^c:\\\\windows.*(?<!\\\\(.txt)$)")

上面代码中，选项@c表示不区分大小写。

正则表达式虽然可以实现更复杂的匹配规则，但性能偏低，比如从2.13G的文件中找出以“.txt”结尾的行数据，在同样环境下测试，用正则表达式需要206秒，用普通表达式（select）只需要119秒。

事实上，普通表达式也可以实现很多逻辑较复杂的匹配规则，而且语法更加直观，学习成本更低。比如emp.txt存储着大量的用户信息，每条用户信息分为多个字段，字段之间用tab分割，第一行是字段名。现在要找出符合下列条件的数据：EId字段在100以内，Name字段的首字母是a，Birthday字段大于1984-01-01。集算器代码如下：

函数cursor的选项@t表示将第一行读为列名，之后就可以使用列名来访问数据。

查询条件是三个，可以分别用EId>100、like@c(Name,"a*")、Birthday>=date("1984-01-01")来表示，条件之间是“与”的逻辑关系，可以用&&来表示。

前面的算法是串行，改成并行可以进一步提高性能，具体做法是用多个线程并行读取文件，每个线程都用游标访问文件的一部分，并同时进行集合计算，最后再将每个游标的结果合并。

在相同的硬件环境下对2.13G的大文进行测试，串行时平均耗时119秒，并行时平均耗时56秒，性能提高一倍左右。例子中的算法复杂度较低，瓶颈会产生在硬盘读取上，如果进一步加大运算的复杂度，性能提升的幅度将会更大。

集算器并行计算的代码如下：

A1=4，A1是分段数量，即将文件分成4段。分段数量，也就是实际执行时的并行数，一般不要超过CPU的核数，否则会形成排队等待，并不能提高性能。实际使用最大并行数量可以在选项中配置。

A2=A1.(file("e:\\file1.txt").cursor@z(;, ~:A1))

上面的代码按照分段数量生成4个游标。其中A1.(express)表示按照括号内的表达式依次计算A1的成员，括号内可用“~”来表示当前成员。A1一般是集合，比如["file1", " file2"]或[2,3]，A1如果是从1开始的连续数字，比如[1,2,3,4]，则可以简写成4.( express)，案例中的代码就是这种情况。

括号内的表达式是file("e:\\file1.txt").cursor@z(;, ~:A1)，其中函数cursor使用了选项@z，这表示将文件分段，用游标取其中的某一段。~:A1表示文件会被大致分为4段(A1=4)，当前取第~段。“~”是A1的当前成员，因此每个游标依次对应第1、第2、第3、第4段文件。

另外，之所以是“大致分”，是因为精确分会出现半行数据的情况，而集算器会去头补位，自动取出整行数据。

A3=A2.(~.select(like@c(_1,"*.txt")))，这句代码针对A2中的每个游标（即~）进行计算，求出游标中符合条件的行数据。这里的计算结果仍然是四个游标。

A4=A3.conj@xm()，这句代码将A3中的多个游标进行并行合并。

A5=file("e:\\result.txt”).export(A4)，将最终计算结果输出到文件中。

集算器脚本不仅能在IDE中独立运行，也可以通过JDBC接口被JAVA程序调用，用法和普通数据库没有区别。单步的计算脚本还可以直接嵌入JAVA代码中，而无需脚本文件。比如前面的A1-A5是分步计算，其实可以合为一步：file("e:\\result.txt").export(4.(file("e:\\file1.txt").cursor@z(;, ~:4)).(~.select(like@c(_1, "*.txt"))).conj@xm())

在操作系统命令行也可以直接运行这种单步脚本，具体内容请参考相关文档。