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我正在使用csv-parser库来处理节点中的 csv 解析。该文件可能很大,从 50,000 到 500,000 行不等,甚至可能更大。我必须在 csv 上执行一些计算,在将其提交到服务器之后,我正在考虑将 csv 分成块,然后我可以将这些块提供给工作线程以执行计算。工作线程将获取要跳过的行数,然后在达到特定限制之后开始读取行数。我创建了一个读取流,并通过选择要跳过的行数来传递 csv-parser。我试图对其进行一些基准测试,但在跳线和不跳线之间没有发现明显的好处。即使我阅读了整个文件,有时也比阅读结尾的 30,000 行要快。

我的猜测是,这个问题是因为读取流会一一读取数据,因此对于快速随机访问文件并不完美。

也许我的基准测试是错误的?

这是一段代码

const csv = require('csv-parser');
const bench = require('nanobench');

const fs = require('fs');
const parse = (number) => {
// const results = [];
    fs.createReadStream('test.csv').pipe(csv({
        skipLines: number
    })).on('data', (data) => {}).on('end', () => {});
}

const arr = [0, 30000, 15000, 15000/2, 15000/4, 15000/8];

arr.forEach(item => {
    bench(`CSV skip ${item} lines 40 times`, function(b) {
        b.start();
        for(let i = 0; i < 40; i++) parse(item);
        b.end();
    })
})

这是输出

# CSV skip 0 lines 40 times
ok ~4.14 ms (0 s + 4139981 ns)

# CSV skip 30000 lines 40 times
ok ~2.05 ms (0 s + 2054537 ns)

# CSV skip 15000 lines 40 times
ok ~2.7 ms (0 s + 2702328 ns)

# CSV skip 7500 lines 40 times
ok ~2.43 ms (0 s + 2434555 ns)

# CSV skip 3750 lines 40 times
ok ~1.97 ms (0 s + 1966652 ns)

# CSV skip 1875 lines 40 times
ok ~2.17 ms (0 s + 2172144 ns)

对于我的目标,还有其他更好的方法吗?

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1 回答 1

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问题是,即使你想跳过 N 行,解析器仍然必须读取和分析从上到下到第 N 行的所有字节。第一行离开头越远,执行的无用工作就越多(Schlemiel the Painter's algorithm)。

您可以考虑以下逻辑:

  • 对于每个文件,从currentPosition = 0
  • 寻找偏移量currentPosition + chunkSize
  • 读取i字节,直到遇到换行符或 EOF
  • 分配一个带有参数的新线程position=currentPositionsize = chunkSize + i
  • 继续currentPosition = currentPosition + size + 1

这样,每个块将包含整数行。

在线程中,使用参数positionsize读取整个块并在内存中解析它。

在伪代码中:

size = fs.statSync("filename").size

chunkSize = 99999

currentPos = 0

fd = fs.open("filename")

while (currentPos < size) {

    endPos = currentPos + chunkSize
    fs.readSync(fd, buf, 0, 1000, endPos)
    
    i = 0
    while(buf[i] != \n) i++
    endPos += i
    
    threads.add(filename: "filename", position: currentPos, size: endPos - currentPos)

    currentPos = endPos + 1
}
于 2021-05-06T11:54:19.347 回答