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请教，处理上亿条日志，每条 10+列，单机使用 Python 如何很好的处理？
xiaomacai · 2017-07-01 22:56:46 +08:00 · 3427 次点击这是一个创建于 2736 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
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QQ2171775959 2017-07-01 23:09:11 +08:00
找个好点的服务器就可以了。多核心多线程就可以。。例如 16 核 32 线程的。
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ldbC5uTBj11yaeh5 2017-07-01 23:10:32 +08:00
这种场景 awk 完爆 python
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xiaomacai OP 补充：从提高效率的角度讲，使用 python 什么库或者什么语法糖更好一些
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decken 2017-07-02 01:26:58 +08:00 via iPhone
这种量如果逻辑不复杂，不用太多考虑语言性能问题
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liprais 2017-07-02 02:27:32 +08:00 via iPad
用 pyspark 很轻松的
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laxenade 2017-07-02 02:52:59 +08:00
spark+1
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herozhang 2017-07-02 03:38:41 +08:00 via iPhone
用 pypy 跑 python 脚本
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sdshiyan2005 2017-07-02 09:00:16 +08:00
dask?
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beginor 2017-07-02 10:45:21 +08:00 via Android
Spark+1
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fiht 2017-07-02 10:52:43 +08:00  1
建议二楼的方法：使用 AWK+grep+管道，从运维工程师的角度来思考这个问题方便很多。
楼上刷 spark 有点不大好，楼主要是会 spark 就不会来这里问了....现学 spark 显然是来不及的。 关于效率其实一次性处理的东西和效率也没什么关系，cat today.log | awk '{print $3}' >> column3.log，一般也没有多少效率上的问题，使用 Python 还得处理内存上的东西。 如果硬要考虑 py 的话，你解决了大文件读取时候内存问题就好了，multiprogress 倒也不大好用，处理大文件时候很大以部门场景是内存不如文件大，一次 load 进来内存就得 gg。 用 AWK 吧，本来就是为了解决这个问题设计的。 另外，说到日志想安利一发 ELK 框架，做起统计报表什么的很能忽悠人 |
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wangchen 2017-07-03 12:23:36 +08:00
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