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对于大数据文件的处理，可以充分利用现代计算机的多核CPU，实施多线程并行计算，从而达到提速的目的。然而，要在程序语言中编写多线程并行程序，并不是一件容易的事。
要并行处理就需要将源文件分段，每个线程处理其中一段。文本文件一般是每一行对应一条记录，每一行长度不一定相同。所以，不能按行数分段，因为每次都从头遍历，起不到提高性能的目标；若按字节分段则不需要遍历，但有可能分段点正好落在行的中间，造成一行被拆进两段，导致数据错误。有效的解决办法是采用自动去头补尾的字节分段机制，即分段开始点所在的行被舍弃，分段结束点所在的行会被补齐，这样将确保每一段都由完整的行构成，不会有数据错误。另外，还有线程的管理和控制等问题，如果管理不当，则会出现越界的情况。
如果有集算器SPL就简单多了，它对多线程并行计算进行了封装，代码写起来不仅更短而且更容易理解，这样在获得高性能的同时，让程序员把注意力更多地放在计算的整体逻辑上，而不必纠缠于为了提高性能而采用的并行细节。用集算器SPL写出并行计算代码：
A | B | C | |
1 | =file(“data.txt”) | /源文件 | |
2 | fork 4 | =A1.cursor@t(amount;A2:4) | /分作4段并行，分别建立游标 |
3 | =B2.groups(;sum(amount):am) | /遍历游标计算amount之和 | |
4 | =A2.conj().sum(am) | /汇总每个线程的结果 | |
文本解析的时间经常比计算要长得多，有时候只要解析能够并行，计算本身是否并行并不重要。所以SPL对于读取数据提供了简单的内置并行选项，如果对数据读取次序不关心，比如分组、求和运算就不在乎次序，可以更简单地写出代码：
A | B | |
1 | =file("orders.txt").cursor@mt() | /@m选项将自动根据系统配置决定并行的线程数量 |
2 | =A1.select(month(Date)==10) | /过滤 |
3 | =A2.groups(ID;sum(COST*WEIGHT):VALUE) | /分组、汇总（串行） |
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