一文了解大文件排序/外存排序问题

问题一：一个文件含有5亿行，每行是一个随机整数，需要对该文件所有整数排序。

分治（pide&Conquer），参考大数据算法：对5亿数据进行排序

对这个一个500000000行的 total.txt 进行排序，该文件大小 4.6G。

每读10000行就排序并写入到一个新的子文件里（这里使用的是快速排序）。

1.分割 & 排序

#!/usr/bin/python2.7

import time

def readline_by_yield(bfile):
    with open(bfile, 'r') as rf:
        for line in rf:
            yield line

def quick_sort(lst):
    if len(lst) < 2:
        return lst
    pivot = lst[0]
    left = [ ele for ele in lst[1:] if ele < pivot ]
    right = [ ele for ele in lst[1:] if ele >= pivot ]
    return quick_sort(left) + [pivot,] + quick_sort(right)

def split_bfile(bfile):
    count = 0
    nums = []
    for line in readline_by_yield(bfile):
        num = int(line)
        if num not in nums:
            nums.append(num)
        if 10000 == len(nums):
            nums = quick_sort(nums)
            with open(&#39;subfile/subfile{}.txt&#39;.format(count+1),&#39;w&#39;) as wf:
                wf.write(&#39;\n&#39;.join([ str(i) for i in nums ]))
            nums[:] = []
            count += 1
            print count

now = time.time()
split_bfile(&#39;total.txt&#39;)
run_t = time.time()-now
print &#39;Runtime : {}&#39;.format(run_t)

 会生成 50000 个小文件，每个小文件大小约在 96K左右。

 程序在执行过程中，内存占用一直处在 5424kB 左右

整个文件分割完耗时 94146 秒。

2.合并

#!/usr/bin/python2.7
# -*- coding: utf-8 -*-

import os
import time

testdir = '/ssd/subfile'

now = time.time() 

# Step 1 : 获取全部文件描述符
fds = []
for f in os.listdir(testdir):
    ff = os.path.join(testdir,f)
    fds.append(open(ff,'r'))

# Step 2 : 每个文件获取第一行，即当前文件最小值
nums = []
tmp_nums = []
for fd in fds:
    num = int(fd.readline())
    tmp_nums.append(num)

# Step 3 : 获取当前最小值放入暂存区，并读取对应文件的下一行；循环遍历。
count = 0
while 1:
    val = min(tmp_nums)
    nums.append(val)
    idx = tmp_nums.index(val)
    next = fds[idx].readline()
    # 文件读完了
    if not next:
        del fds[idx]
        del tmp_nums[idx]
    else:
        tmp_nums[idx] = int(next)
    # 暂存区保存1000个数，一次性写入硬盘，然后清空继续读。
    if 1000 == len(nums):
        with open('final_sorted.txt','a') as wf:
            wf.write('\n'.join([ str(i) for i in nums ]) + '\n')
        nums[:] = []
    if 499999999 == count:
        break
    count += 1
   
with open('runtime.txt','w') as wf:
    wf.write('Runtime : {}'.format(time.time()-now))

程序在执行过程中，内存占用一直处在 240M左右

跑了38个小时左右，才合并完不到5千万行数据...

虽然降低了内存使用，但时间复杂度太高了；可以通过减少文件数（每个小文件存储行数增加）来进一步降低内存使用。 

问题二：一个文件有一千亿行数据，每行是一个IP地址，需要对IP地址进行排序。

IP地址转换成数字

# 方法一：手动计算
 
In [62]: ip
Out[62]: '10.3.81.150'
 
In [63]: ip.split('.')[::-1]
Out[63]: ['150', '81', '3', '10']
 
In [64]: [ '{}-{}'.format(idx,num) for idx,num in enumerate(ip.split('.')[::-1]) ]
Out[64]: ['0-150', '1-81', '2-3', '3-10']
 
In [65]: [256**idx*int(num) for idx,num in enumerate(ip.split('.')[::-1])]
Out[65]: [150, 20736, 196608, 167772160]
 
In [66]: sum([256**idx*int(num) for idx,num in enumerate(ip.split('.')[::-1])])                     
Out[66]: 167989654 
In [67]:
 
# 方法二：使用C扩展库来计算
In [71]: import socket,struct
In [72]: socket.inet_aton(ip)
Out[72]: b'\n\x03Q\x96'
 
In [73]: struct.unpack("!I", socket.inet_aton(ip))
# !表示使用网络字节顺序解析, 后面的I表示unsigned int, 对应Python里的integer or long 
Out[73]: (167989654,)
 
In [74]: struct.unpack("!I", socket.inet_aton(ip))[0]
Out[74]: 167989654
 
In [75]: socket.inet_ntoa(struct.pack("!I", 167989654))              
Out[75]: '10.3.81.150'
 
In [76]:

问题三：有一个1.3GB的文件(共一亿行)，里面每一行都是一个字符串，请在文件中找出重复次数最多的字符串。

基本思想：迭代读大文件，把大文件拆分成多个小文件；最后再归并这些小文件。

拆分的规则：

    迭代读大文件，内存中维护一个字典，key是字符串，value是该字符串出现的次数；

当字典维护的字符串种类达到10000（可自定义）的时候，把该字典按照key从小到大排序，然后写入小文件，每行是 key\tvalue；

然后清空字典，继续往下读，直到大文件读完。

归并的规则：

    首先获取全部小文件的文件描述符，然后各自读出第一行（即每个小文件字符串ascii值最小的字符串），进行比较。

找出ascii值最小的字符串，如果有重复的，这把各自出现的次数累加起来，然后把当前字符串和总次数存储到内存中的一个列表。

然后把最小字符串所在的文件的读指针向下移，即从对应小文件里再读出一行进行下一轮比较。

当内存中的列表个数达到10000时，则一次性把该列表内容写到一个最终文件里存储到硬盘上。同时清空列表，进行之后的比较。

一直到读完全部的小文件，那么最后得到的最终文件就是一个按照字符串ascii值升序排序的大的文件，每一行的内容就是 字符串\t重复次数，

最后迭代去读这个最终文件，找出重复次数最多的即可。

1. 分割

def readline_by_yield(bfile):
    with open(bfile, 'r') as rf:
        for line in rf:
            yield line

def split_bfile(bfile):
    count = 0
    d = {}
    for line in readline_by_yield(bfile):
        line = line.strip()
        if line not in d:
            d[line] = 0
        d[line] += 1
        if 10000 == len(d):
            text = ''
            for string in sorted(d):
                text += '{}\t{}\n'.format(string,d[string])
            with open('subfile/subfile{}.txt'.format(count+1),'w') as wf:
                wf.write(text.strip())
            d.clear()
            count += 1

    text = ''
    for string in sorted(d):
        text += '{}\t{}\n'.format(string,d[string])
    with open('subfile/subfile_end.txt','w') as wf:
        wf.write(text.strip())

split_bfile('bigfile.txt')

2. 归并

import os
import json
import time
import traceback

testdir = '/ssd/subfile'

now = time.time() 

# Step 1 : 获取全部文件描述符
fds = []
for f in os.listdir(testdir):
    ff = os.path.join(testdir,f)
    fds.append(open(ff,'r'))

# Step 2 : 每个文件获取第一行
tmp_strings = []
tmp_count = []
for fd in fds:
    line = fd.readline()
    string,count = line.strip().split('\t')
    tmp_strings.append(string)
    tmp_count.append(int(count))

# Step 3 : 获取当前最小值放入暂存区，并读取对应文件的下一行；循环遍历。
result = []
need2del = []

while True:
    min_str = min(tmp_strings)
    str_idx = [i for i,v in enumerate(tmp_strings) if v==min_str]
    str_count = sum([ int(tmp_count[idx]) for idx in str_idx ])
    result.append('{}\t{}\n'.format(min_str,str_count))
    for idx in str_idx:
        next = fds[idx].readline()  # IndexError: list index out of range
        # 文件读完了
        if not next:
            need2del.append(idx)
        else:
            next_string,next_count = next.strip().split('\t')
            tmp_strings[idx] = next_string
            tmp_count[idx] = next_count
    # 暂存区保存10000个记录，一次性写入硬盘，然后清空继续读。
    if 10000 == len(result):
        with open('merged.txt','a') as wf:
            wf.write(''.join(result))
        result[:] = []
    # 注意: 文件读完需要删除文件描述符的时候, 需要逆序删除
    need2del.reverse()
    for idx in need2del:
        del fds[idx]
        del tmp_strings[idx]
        del tmp_count[idx]
    need2del[:] = []
    if 0 == len(fds):
        break

with open('merged.txt','a') as wf:
    wf.write(''.join(result))
result[:] = []

归并结果分析：

	分割时内存中维护的字典大小	分割的小文件个数	归并时需维护的文件描述符个数	归并时内存占用	归并耗时
第一次	10000	9000	9000 ~ 0	200M	归并速度慢，暂未统计完成时间
第二次	100000	900	900 ~ 0	27M	归并速度快，只需2572秒

3. 查找出现次数最多的字符串及其次数

import time

def read_line(filepath):
    with open(filepath,'r') as rf:
        for line in rf:
            yield line

start_ts = time.time()

max_str = None
max_count = 0
for line in read_line('merged.txt'):
    string,count = line.strip().split('\t')
    if int(count) > max_count:
        max_count = int(count)
        max_str = string

print(max_str,max_count)
print('Runtime {}'.format(time.time()-start_ts))

归并后的文件共9999788行，大小是256M；执行查找耗时27秒，内存占用6480KB。  

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