本文分析大文件计算的实现原理，如过滤、聚合计算、添加计算列、排序、分组聚合、topN 等，以及利用并行计算来提高计算速度，并用 esProc SPL 举例说明如何用简洁的脚本实现大文件计算。

在数据分析过程中，经常会处理文本文件中的结构化数据（txt，csv等），有时这些文件还会很大，计算机内存不足以一次性读入。这时，只能将数据分批读入内存，对每批数据计算出临时中间结果，分批处理完以后，再按照计算要求对分批处理结果进行恰当的汇总处理，与一次性装入内存的小文件数据计算有很大的不同。

实现大文件计算需要了解一个重要的概念—游标。我们以前比较熟知的是数据库游标，在数据库中使用游标，可以每次返回部分数据，而不将所有数据同时读入内存。游标类似于一个指针，在读取时会通过移动指针的位置来从结果集中每次提取部分记录。与数据库游标类似，在读取大文件数据时，也需要实现文件游标，它具有以下特点：

1、只用于获取数据，并不用来修改结果集。

2、在读取数据时从前向后只遍历一次。

有了游标对象，就可以把大文件计算步骤依次附加在游标对象上，在进行最后计算时，再逐条取出记录，按附加的步骤进行计算。

本文将以结构化文本文件为例，给出大文件过滤、聚合计算、添加计算列、排序、分组聚合、topN 以及并行计算等目标任务的实现方法，并提供用 esProc SPL 编写的代码示例。esProc 是专业的数据计算引擎，其采用的 SPL 中有完善的游标对象及运算，处理这些运算非常方便。

1.  过滤

过滤就是设置一个条件表达式，然后用每条记录的数据来计算表达式的值，如果计算结果值为真则本条记录有效，需要添加到最后取数的结果集里，否则就丢弃这条记录不用取出。对大文件过滤是一种延迟计算，就是先把过滤表达式记在游标对象上，等到取某条记录时，再计算过滤表达式来决定是否将本记录加入结果集。

示例：在大数据学生成绩文本文件students_scores.txt中，查找10班学生的成绩。列数据间用TAB分隔，部分数据如下图：

esProc SPL脚本如下：

2.  聚合计算

聚合计算是对大文件中的所有记录，执行某种统计计算，比如统计总和、平均值、最大值、最小值、计数等。循环遍历游标中所有记录，用每条记录数据计算出当前的聚合统计值，只把统计值存在内存中，而不用保存数据记录，就不会占据太多内存。遍历完毕后就得到最终的统计值。

示例：在大数据学生成绩文本文件students_scores.csv中，列数据间用逗号分隔，部分数据如下图：

计算语文成绩总分，esProc SPL脚本如下：

计算10班语文成绩总分，esProc SPL脚本如下：

3.  添加计算列

添加计算列是指用文件中的一列或几列经过某种指定计算，将计算结果记为一个新列的列值。这也是一种延迟计算，当读取某条记录时，再计算表达式的值，将它赋给本记录的新列。

示例：在大数据学生成绩文本文件students_scores_.txt中，列数据间用|分隔，部分数据如下图：

计算每位学生的总成绩，esProc SPL脚本如下：

除了用derive增加新列，也可以用new函数创建新的数据结构，同时也可以增加新的列，例如：

当然，也可以先对数据进行过滤，再对需要的记录产生新列或生成新的结构。例如只取出10班的学生成绩并新增总成绩列，esProc SPL脚本如下：

在获取到最终计算结果之前，各种基本计算，如过滤、新增列、产生新结构、改变字段值、排序等，都可以按需求先后附加到游标上。后面小节的示例中就不再一一列举这些了，只列出小节所讲的主题计算。

4.  排序

大文件排序因内存不足，不能读入所有数据来排序，实现的原理是这样的：先读入一批数据记录，读多少行合适要根据内存而定，将这批数据排序后存到一个临时文件，再读入下一批数据排序后存到另一个临时文件……直到所有数据处理完，最后对这些临时文件进行有序归并——读出每个临时文件的第一行，通过对排序字段值的比较，找出应该排在最前面的那一行，写入到结果文件。然后从刚才排第一的那个临时文件中再读出下一行，继续比较找出最前面的一行写入结果文件。按此方法不断进行，直到所有数据行都写入结果文件。

示例：在大数据学生成绩文本文件students_scores.txt中，按语文成绩升序排列。

esProc SPL脚本如下：

也可以同时按多个字段排序或按表达式计算值排序，如将A2单元格改为：

=A1.sortx(Chinese,Math)      //按语文、数学成绩先后排序

=A1.sortx(Math+English+Chinese)   //按总成绩排序

5.   分组聚合

分组聚合是先对数据记录进行分组，对同一组的记录进行某种统计计算，最后得到每一组的统计值。大文件的分组聚合分两种情况：一是分组的结果不大(组数少)，所有分组结果都能在内存中放下，称之为小分组聚合；二是分组的结果很大(组数非常多)，内存中存不下所有的组，称之为大分组聚合。

小分组聚合的实现原理是：把分组键值和组统计值保存在内存中，在读取每条记录时，按分组表达式计算出分组键值，在保存的组里查找此键值，找到了则将本记录的数据与组统计值汇总，没找到则新加入一个组。最后直到所有行都处理完，就得到了所有的分组和本组的统计值。

示例：在大数据用户登录记录文件user_info_reg.csv中，统计各省用户的登录总次数及总时长。列数据间用逗号分隔，部分数据如下图：

esProc SPL脚本如下：

大分组聚合因内存不足，不能把所有分组聚合的结果放在内存里，所以需要分批处理，并使用临时文件保存分批结果，最后再归并汇总，实现原理是这样的：逐行读入数据，按照小分组聚合的流程进行分组聚合，当保存的分组结果集大到一定程序时(结果集大小视内存决定)，将此结果集按分组键值排序后存为临时文件，从内存中清除。继续读入数据作同样处理，当所有数据处理完以后，就得到了多个按分组键值排好序的临时文件。然后对这些临时文件的数据作有序归并(与大文件排序的归并流程相同)，得到一个按分组键值排序、键值很可能有重复的大文件，最后把那些重复键值的组合并成一组，得到所有分组结果大文件，再返回用此文件创建的游标供调用者提取分组结果数据。

示例：在大数据用户登录记录文件user_info_reg.csv中，统计每个用户的登录总次数及总时长。

esProc SPL脚本如下：

6.  TopN

TopN是对数据排序以后，查出前N条记录。有时需要对所有数据求前N条记录，有时还需要先对数据分组，再求每一组中的前N条记录。

但计算TopN时其实不需要对所有数据排序，那样会在排序上花费很多时间，对大文件计算尤其如此。TopN的实现原理是这样的：先读出N条记录，形成一个N条记录的小数据集并排好序，再读新的记录时，与小数据集的最后一条比较，若排在它之后，则直接丢弃这条记录，若排在它之前，则将这条新记录插入到小数据集的合适位置，丢弃小数据集的最后一条记录。当所有数据都读出并处理完时，就得到了需要的前N条记录集。TopN的实现方式和聚合运算很像。

示例：在大数据学生成绩文本文件students_scores.txt中，查找数学成绩排在前10的学生记录。

esProc SPL脚本如下：

top函数除了返回前N条记录，也可以返回前N个值。例如查找排在前10的数学成绩，esProc SPL脚本如下：

TopN还可以使用到分组中，即每个组中取TopN，其计算原理也类似，只是需要为每个分组保持一个N条记录的小数据集。

示例：在大数据学生成绩文本文件students_scores.txt中，查找各班数学成绩排在前10的学生记录。

esProc SPL脚本如下：

7.   并行提速

并行计算就是用多个线程同时分担一个计算任务，能充分利用多核CPU提高计算性能，这对于大文件特别有用。大文件计算常常需要将数据分批计算，最后再将分批计算结果进行合并汇总。并行计算也是如此，先将大文件分段，每个线程各自用大文件计算的方式处理一段数据，最后将各线程处理的结果进行汇总。示例：在大数据用户登录记录文件user_info_reg.csv中，统计各省用户的登录总次数，用4路并行计算提高速度。esProc SPL脚本如下：

示例：在大数据学生成绩文本文件students_scores.csv中，查询各班语文成绩在90分以上且总成绩排在前5名的学生，并用8路并行提高速度，esProc SPL脚本如下：

通过以上示例可以看出，在SPL中使用并行提速非常容易，与单线程代码相比，仅仅多一个游标选项与参数，让用户使用并行非常方便。

《SPL CookBook》中有更多敏捷计算示例。