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这篇文章将为大家详细讲解有关利用Java 怎么对超大的文件进行排序,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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内部排序
先尝试内排,选2种排序方式:
3路快排:
private final int cutoff = 8; publicvoid perform(Comparable [] a) { perform(a,0,a.length - 1); } private int median3(Comparable [] a,int x,int y,int z) { if(lessThan(a[x],a[y])) { if(lessThan(a[y],a[z])) { return y; } else if(lessThan(a[x],a[z])) { return z; }else { return x; } }else { if(lessThan(a[z],a[y])){ return y; }else if(lessThan(a[z],a[x])) { return z; }else { return x; } } } private void perform(Comparable [] a,int low,int high) { int n = high - low + 1; //当序列非常小,用插入排序 if(n <= cutoff) { InsertionSort insertionSort = SortFactory.createInsertionSort(); insertionSort.perform(a,low,high); //当序列中小时,使用median3 }else if(n <= 100) { int m = median3(a,low,low + (n >>> 1),high); exchange(a,m,low); //当序列比较大时,使用ninther }else { int gap = n >>> 3; int m = low + (n >>> 1); int m1 = median3(a,low,low + gap,low + (gap << 1)); int m2 = median3(a,m - gap,m,m + gap); int m3 = median3(a,high - (gap << 1),high - gap,high); int ninther = median3(a,m1,m2,m3); exchange(a,ninther,low); } if(high <= low) return; //lessThan int lt = low; //greaterThan int gt = high; //中心点 Comparable pivot = a[low]; int i = low + 1; /* * 不变式: * a[low..lt-1] 小于pivot -> 前部(first) * a[lt..i-1] 等于 pivot -> 中部(middle) * a[gt+1..n-1] 大于 pivot -> 后部(final) * * a[i..gt] 待考察区域 */ while (i <= gt) { if(lessThan(a[i],pivot)) { //i-> ,lt -> exchange(a,lt++,i++); }else if(lessThan(pivot,a[i])) { exchange(a,i,gt--); }else{ i++; } } // a[low..lt-1] < v = a[lt..gt] < a[gt+1..high]. perform(a,low,lt - 1); perform(a,gt + 1,high); }
归并排序:
/** * 小于等于这个值的时候,交给插入排序 */ private final int cutoff = 8; /** * 对给定的元素序列进行排序 * * @param a 给定元素序列 */ @Override publicvoid perform(Comparable [] a) { Comparable [] b = a.clone(); perform(b, a, 0, a.length - 1); } private void perform(Comparable [] src,Comparable [] dest,int low,int high) { if(low >= high) return; //小于等于cutoff的时候,交给插入排序 if(high - low <= cutoff) { SortFactory.createInsertionSort().perform(dest,low,high); return; } int mid = low + ((high - low) >>> 1); perform(dest,src,low,mid); perform(dest,src,mid + 1,high); //考虑局部有序 src[mid] <= src[mid+1] if(lessThanOrEqual(src[mid],src[mid+1])) { System.arraycopy(src,low,dest,low,high - low + 1); } //src[low .. mid] + src[mid+1 .. high] -> dest[low .. high] merge(src,dest,low,mid,high); } private void merge(Comparable [] src,Comparable [] dest,int low,int mid,int high) { for(int i = low,v = low,w = mid + 1; i <= high; i++) { if(w > high || v <= mid && lessThanOrEqual(src[v],src[w])) { dest[i] = src[v++]; }else { dest[i] = src[w++]; } } }
数据太多,递归太深 ->栈溢出?加大Xss?
数据太多,数组太长 -> OOM?加大Xmx?
耐心不足,没跑出来.而且要将这么大的文件读入内存,在堆中维护这么大个数据量,还有内排中不断的拷贝,对栈和堆都是很大的压力,不具备通用性。
sort命令来跑
sort -n bigdata -o bigdata.sorted
跑了多久呢?24分钟.
为什么这么慢?
粗略的看下我们的资源:
1. 内存
jvm-heap/stack,native-heap/stack,page-cache,block-buffer
2. 外存
swap + 磁盘数据量很大,函数调用很多,系统调用很多,内核/用户缓冲区拷贝很多,脏页回写很多,io-wait很高,io很繁忙,堆栈数据不断交换至swap,线程切换很多,每个环节的锁也很多.
总之,内存吃紧,问磁盘要空间,脏数据持久化过多导致cache频繁失效,引发大量回写,回写线程高,导致cpu大量时间用于上下文切换,一切,都很糟糕,所以24分钟不细看了,无法忍受.
位图法
private BitSet bits; public void perform( String largeFileName, int total, String destLargeFileName, Castorcastor, int readerBufferSize, int writerBufferSize, boolean asc) throws IOException { System.out.println("BitmapSort Started."); long start = System.currentTimeMillis(); bits = new BitSet(total); InputPart largeIn = PartFactory.createCharBufferedInputPart(largeFileName, readerBufferSize); OutputPart largeOut = PartFactory.createCharBufferedOutputPart(destLargeFileName, writerBufferSize); largeOut.delete(); Integer data; int off = 0; try { while (true) { data = largeIn.read(); if (data == null) break; int v = data; set(v); off++; } largeIn.close(); int size = bits.size(); System.out.println(String.format("lines : %d ,bits : %d", off, size)); if(asc) { for (int i = 0; i < size; i++) { if (get(i)) { largeOut.write(i); } } }else { for (int i = size - 1; i >= 0; i--) { if (get(i)) { largeOut.write(i); } } } largeOut.close(); long stop = System.currentTimeMillis(); long elapsed = stop - start; System.out.println(String.format("BitmapSort Completed.elapsed : %dms",elapsed)); }finally { largeIn.close(); largeOut.close(); } } private void set(int i) { bits.set(i); } private boolean get(int v) { return bits.get(v); }
nice!跑了190秒,3分来钟.
以核心内存4663M/32
大小的空间跑出这么个结果,而且大量时间在用于I/O,不错.
问题是,如果这个时候突然内存条坏了1、2根,或者只有极少的内存空间怎么搞?
外部排序
该外部排序上场了.
外部排序干嘛的?
内存极少的情况下,利用分治策略,利用外存保存中间结果,再用多路归并来排序; map-reduce的嫡系.
1.分
内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer
,将大文件bigdata
按行读入,搜集到memBuffer
满或者大文件读完时,对memBuffer
中的数据调用内排进行排序,排序后将有序结果写入磁盘文件bigdata.xxx.part.sorted
.
循环利用memBuffer
直到大文件处理完毕,得到n个有序的磁盘文件:
2.合
现在有了n个有序的小文件,怎么合并成1个有序的大文件?
把所有小文件读入内存,然后内排?
(⊙o⊙)…
no!
利用如下原理进行归并排序:
我们举个简单的例子:
文件1:3,6,9
文件2:2,4,8
文件3:1,5,7第一回合:
文件1的最小值:3 , 排在文件1的第1行
文件2的最小值:2,排在文件2的第1行
文件3的最小值:1,排在文件3的第1行
那么,这3个文件中的最小值是:min(1,2,3) = 1
也就是说,最终大文件的当前最小值,是文件1、2、3的当前最小值的最小值,绕么?
上面拿出了最小值1,写入大文件.第二回合:
文件1的最小值:3 , 排在文件1的第1行
文件2的最小值:2,排在文件2的第1行
文件3的最小值:5,排在文件3的第2行
那么,这3个文件中的最小值是:min(5,2,3) = 2
将2写入大文件.也就是说,最小值属于哪个文件,那么就从哪个文件当中取下一行数据.(因为小文件内部有序,下一行数据代表了它当前的最小值)
最终的时间,跑了771秒,13分钟左右.
less bigdata.sorted.text
...
9999966
9999967
9999968
9999969
9999970
9999971
9999972
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9999977
9999978
...
关于利用Java 怎么对超大的文件进行排序就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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