惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
博客园 - Franky
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
博客园 - 司徒正美
N
News and Events Feed by Topic
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Help Net Security
Help Net Security
N
News and Events Feed by Topic
O
OpenAI News
L
LangChain Blog
F
Full Disclosure
A
About on SuperTechFans
The GitHub Blog
The GitHub Blog
GbyAI
GbyAI
Cloudbric
Cloudbric
W
WeLiveSecurity
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
罗磊的独立博客
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
PCI Perspectives
PCI Perspectives
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
AI
AI
有赞技术团队
有赞技术团队
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
C
Cisco Blogs
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
T
Threatpost
P
Palo Alto Networks Blog
G
GRAHAM CLULEY
Last Week in AI
Last Week in AI
雷峰网
雷峰网
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
博客园 - 聂微东
P
Proofpoint News Feed
Latest news
Latest news
S
SegmentFault 最新的问题
J
Java Code Geeks
T
Threat Research - Cisco Blogs
H
Help Net Security
P
Privacy International News Feed

XINDOO

关于内卷,几个值得深想的洞察 当创作被 Skill 化:我用 AI 写了一部 320 章的长篇网文 AI第一剑,先斩程序员 AI 也会偷懒?这个 PUA 工具专治“摸鱼式编程” Gstack 深度解析:YC CEO 开源的 AI 工程团队 GitHub Trending霸榜!深度解析AI Coding辅助神器 Superpowers 深度探讨:从 OpenClaw 爆火,看 AI Agent 的真相与程序员的未来 我复刻了NotebookLM的信息图功能 我用AI写了部小说,这里是整个过程 [翻译]我在谷歌14年学到的21堂课 2万字吊打40万字:为什么我的“牛马Agent”比“数字分身”更聪明? 最近AI领域爆火的 Agent Skills 是什么? 从计算机科学的视角来看拖延症 一周改6个库后我悟了:AI时代,程序员正在退化成“甲方” 使用n8n做一个自动同步更新的Github项目问答机器人 Agent设计模式——第 20 章:优先级排序 Agent设计模式——第 1 章:提示词链 Agent设计模式——附录 D - 使用 AgentSpace 构建 Agent Agent设计模式——第 19 章:评估和监控 Agent设计模式——第 10 章:模型上下文协议 (MCP) Agent设计模式——第 21 章:探索和发现 Agent设计模式——智能体设计模式 Agent设计模式——第 11 章:目标设定和监控 Agent设计模式——第 9 章:学习和适应 Agent设计模式——第 16 章:资源感知优化 Agent设计模式——附录 G - 编码 Agent Agent设计模式——第 13 章:人机协同 Agent设计模式——第 17 章:推理技术 Agent设计模式——附录 F - 深入剖析:Agent 推理引擎的内部运作机制 Agent设计模式——章节目录 Agent设计模式—— Agent设计模式——第 7 章:多 Agent 协作 Agent设计模式——附录 E - 命令行界面中的 AI Agent Agent设计模式——附录 C - Agentic 框架快速概览 Agent设计模式——第 3 章:并行化 Agent设计模式——**常见问题解答:Agentic 设计模式** Agent设计模式——第 14 章:知识检索(RAG) Agent设计模式——第 18 章:Guardrails/安全模式 Agent设计模式——第 15 章:Agent 间通信(A2A) Agent设计模式——第 8 章:内存管理 Agent设计模式——第 12 章:异常处理和恢复 Agent设计模式——第 4 章:反思 Agent设计模式——附录 B - AI Agentic 交互:从图形界面到现实世界环境 Agent设计模式——第 5 章:工具使用(函数调用) Agent设计模式——结论 Agent设计模式——第 6 章:规划 Agent设计模式——第 2 章:路由 从经验主义到贝叶斯理论:如何排查线上问题 我用AI为自己造了一把安全的开发者“瑞士军刀”” 从LLM和MCP的协同过程看如何做优化 打通Dify与AI工具生态:将Workflow转为MCP工具的实践 一文了解知识库背后的技术RAG AI应用的五个级别:从入门到专家的进阶之路 一文入门AI圈最近爆火的MCP协议 HTTP/3:性能改进(第 2 部分) deepseek-r1祛魅:从过度热捧到理性认知⁠ 为什么AI智能体需要工作流 如何用GPT-4o解读视频 json命令行处理神器jq介绍 OpenAI的结构化浅析 从大模型的原理到提示词优化 从经济学原理看团队分工合作 [翻译]关于人工智能的30个思考 从马斯洛需求层次理论谈职场激励 知识与智慧 如何使用大语言模型绘制专业图表 两个开源项目打造自己的大模型聚合平台 我让gpt4o给我推荐了一千多次书 得到了这些数据 用Langchain创建一个可以总结网页内容的Agent 推荐一个好用的命令行工具ShellGPT 关于ffmpeg height not divisible by 2的错误 使用Certbot解决https证书自动更新的问题 Spring Cache简明教程 软件开发中的抓大放小vs极致细节思维 OpenAI Assistants-API简明教程 OpenAI的多函数调用(Multiple Function Calling)简介 如何使用ffmpeg制作透明背景的视频 spring-kafka中ContainerProperties.AckMode详解 如何在地图上寻找最密集点的位置? IO密集型服务提升性能的三种方法 职场中的基本归因错误和自利归因 使用javax.validation.constraints校验参数合法性 Java Optional:让你的代码更优雅 ChatGPT函数调用初体验:让ChatGPT具备抓取网页文本的能力 如何使用ChatGPT提升自己的“码”力? 使用ffmpeg拼接两张图片 ThreadPoolExecutor——高效处理并发任务的必备良器 从CPU的视角看 多线程代码为什么那么难写! 使用ffmpeg缩小视频体积的几种方式 为什么说过早优化是万恶之源? Linux xargs命令介绍 深入理解Spring的事件通知机制 Java高并发之CyclicBarrier简介 聊一聊过度设计! 详解Redisson分布式限流的实现原理 Java中使用HashMap时指定初始化容量性能一定会更好吗? 如何用ffmpeg截取视频片段&截取时间不准确的坑 XINDOO的2022年年终总结 使用ffmpeg将视频转成HLS(m3u8)格式 谷歌Guava LoadingCache介绍
Linux parallel 命令使用手册
xindoo · 2023-04-10 · via XINDOO

引言

  GNU Parallel是一个开源的命令行工具,可以将多个命令行作业并行执行。它可以用于在多个CPU或计算机上同时运行命令行作业,从而提高作业处理速度。Parallel还可以帮助您更好地利用系统资源,节省时间和精力。

  在日常工作中,我们经常需要处理大量的命令行作业,例如搜索文件、处理数据、编译代码等等。这些作业通常需要花费大量的时间和精力,而且可能会占用大量的系统资源。如果我们能够将这些作业并行执行,那么就可以提高作业处理速度,节省时间和精力。

  GNU Parallel提供了一种简单、灵活和高效的方式来并行执行命令行作业。它可以在多个CPU或计算机上同时运行作业,从而利用系统资源,提高作业处理速度。Parallel还可以帮助您更好地控制并行度和资源利用率,从而避免系统负载过高和资源浪费。

  在本博客中,我们将介绍GNU Parallel的基本概念、用法和优缺点。我们将演示如何使用Parallel来加速命令行作业、控制并行度和资源利用率,并提供一些使用Parallel的最佳实践和建议。如果您需要在Linux系统上处理大量的命令行作业,那么GNU Parallel是一个值得尝试的工具。

安装和配置GNU Parallel

安装

  GNU Parallel可以在Linux和其他Unix-like操作系统上运行,可以通过软件包管理器或源代码进行安装。在Debian/Ubuntu系统中,您可以使用以下命令来安装GNU Parallel:

sudo apt-get update
sudo apt-get install parallel

  在Red Hat/CentOS系统中,您可以使用以下命令来安装GNU Parallel:

sudo yum install parallel

  如果您想要安装最新版本的GNU Parallel,您可以从官方网站下载源代码,并按照以下步骤进行编译和安装:

wget https://ftpmirror.gnu.org/parallel/parallel-latest.tar.bz2
tar xjf parallel-latest.tar.bz2
cd parallel-*
./configure
make
sudo make install

配置

  安装GNU Parallel后,您需要进行一些基本配置,以便使用Parallel来并行执行命令行作业。以下是一些常见的配置选项:

  • --jobs:指定要并行执行的作业数量
  • --load:指定要使用的系统负载
  • --memfree:指定要保留的系统内存量
  • --noswap:禁用交换空间
  • --nice:指定要使用的进程优先级
  • --timeout:指定作业的超时时间

  您可以在命令行中使用这些选项来配置Parallel。例如,以下命令将使用Parallel并行执行5个作业,并使用系统负载不超过2:

parallel --jobs 5 --load 2 command1 ::: arg1 arg2 arg3

  您还可以将这些选项添加到Parallel的配置文件中,以便每次使用Parallel时自动加载这些选项。Parallel的配置文件通常位于用户主目录下的“~/.parallel/config”文件中。您可以编辑此文件,并添加您的配置选项,例如:

--jobs 5
--load 2
--timeout 60

  在本博客中,我们介绍了如何安装和配置GNU Parallel。如果您想要使用Parallel来并行执行命令行作业,那么您需要进行一些基本配置,以便Parallel可以更好地适应您的环境和需求。

GNU Parallel的基本用法

  GNU Parallel的基本用法非常简单,您只需要将要执行的命令和参数传递给Parallel即可。以下是一个基本的使用示例:

parallel command1 ::: arg1 arg2 arg3

  在这个示例中,我们使用Parallel并行执行command1命令,并使用:::符号传递arg1、arg2和arg3参数。Parallel会自动将这些参数分成多个块,并并行地处理它们。您可以使用其他选项来控制并行度和资源利用率,例如--jobs选项来指定要并行执行的作业数量,--load选项来指定要使用的系统负载等等。

  Parallel还支持使用{}符号来动态生成参数。例如,以下命令将使用{}符号生成参数,并将它们传递给command1命令:

parallel command1 {} ::: $(seq 1 10)

  在这个示例中,我们使用seq命令生成1到10的数字序列,并使用{}符号将它们传递给command1命令。Parallel会自动将数字序列分成多个块,并并行地处理它们。

  Parallel还支持使用管道和输入文件来处理数据。例如,以下命令将使用管道将data.txt文件中的数据传递给command1命令:

cat data.txt | parallel command1

  在这个示例中,我们使用cat命令将data.txt文件中的数据传递给Parallel,并将它们传递给command1命令。Parallel会自动将数据分成多个块,并并行地处理它们。

  在本博客中,我们介绍了GNU Parallel的基本用法。如果您想要使用Parallel来并行执行命令行作业,那么您只需要将要执行的命令和参数传递给Parallel即可。Parallel会自动将参数分成多个块,并并行地处理它们。

GNU Parallel的高级用法

  除了基本用法,GNU Parallel还有很多高级用法,可以帮助您更好地控制并行度和资源利用率,以及处理大量的数据和作业。以下是一些常见的高级用法:

1.在多个计算机上并行执行作业

  除了在单个计算机上并行执行作业外,GNU Parallel还可以在多个计算机上并行执行作业。这需要您在每个计算机上安装Parallel,并使用ssh命令将作业发送到远程计算机上。以下是一个使用Parallel在多个计算机上并行执行作业的示例:

parallel --sshloginfile hosts.txt command1 ::: arg1 arg2 arg3

  在这个示例中,我们使用Parallel将作业发送到hosts.txt文件中列出的多个计算机上。Parallel会自动在远程计算机上启动作业,并将结果发送回本地计算机。您可以使用其他选项来控制远程计算机上的作业执行方式,例如--sshuser选项来指定远程计算机上的用户。

2.从文件中读取命令行参数

  除了使用:::符号和{}符号传递参数外,GNU Parallel还可以从文件中读取命令行参数。这可以帮助您处理大量的参数,而无需在命令行中手动输入每个参数。以下是一个从文件中读取命令行参数的示例:

parallel -a args.txt command1

  在这个示例中,我们使用Parallel从args.txt文件中读取命令行参数,并将它们传递给command1命令。args.txt文件中每行包含一个参数,例如:

arg1
arg2
arg3

3.生成详细的日志和报告

  GNU Parallel可以生成详细的日志和报告,以便您更好地了解作业的执行情况和性能。以下是一些常见的日志和报告选项:

  • --joblog:指定要生成的作业日志文件
  • --resume:从上次中断的地方继续执行作业
  • --tag:为每个作业添加标记,方便查看日志和报告
  • --results:指定要生成的结果文件夹

  您可以使用这些选项来生成详细的日志和报告,并对作业的执行情况进行分析和优化。

  在本博客中,我们介绍了GNU Parallel的一些高级用法。如果您想要更好地控制并行度和资源利用率,以及处理大量的数据和作业,那么这些高级用法可能会对您有所帮助。

GNU Parallel的优缺点

  GNU Parallel是一个强大的并行计算工具,可以帮助您加速命令行作业的执行,提高系统资源利用率,以及处理大量的数据和作业。然而,它也有一些优缺点,需要您在使用时进行权衡。

优点

加速作业执行: GNU Parallel可以将作业分成多个块,并并行地执行它们,从而加速作业的执行。这可以帮助您节省时间和提高工作效率。

提高系统资源利用率: GNU Parallel可以利用多个CPU核心和计算机节点来执行作业,从而提高系统资源利用率。这可以帮助您更好地利用计算资源,提高系统的吞吐量和效率。

处理大量的数据和作业: GNU Parallel可以处理大量的数据和作业,而无需手动分割和处理它们。这可以帮助您更好地管理和处理数据,提高数据处理的效率和准确性。

灵活的参数传递方式: GNU Parallel支持多种参数传递方式,包括:::符号、{}符号、文件和管道等。这可以帮助您更好地控制参数的传递方式,提高程序的灵活性和可扩展性。

缺点

学习曲线较陡: GNU Parallel的使用需要一定的学习曲线,特别是在使用高级功能时。这需要您花费一些时间和精力来学习和掌握。

可能存在并发问题: 由于GNU Parallel是一个并发计算工具,可能存在一些并发问题,例如竞争条件、死锁和资源争用等。这需要您在使用时进行注意和处理,以避免出现问题。

需要足够的系统资源: 由于GNU Parallel需要利用多个CPU核心和计算机节点来执行作业,因此需要足够的系统资源来支持。如果您的系统资源较为有限,可能会影响作业的执行效率和质量。

可能存在数据依赖性问题: 由于GNU Parallel是并行执行作业的,因此可能会存在数据依赖性问题,例如某些作业需要依赖于其他作业的输出。这需要您在使用时进行注意和处理,以避免出现问题。

  总之,虽然GNU Parallel有一些缺点,但只要您在使用时进行注意和处理,就可以最大化地发挥其优势,提高工作效率和数据处理的准确性。

结论

  GNU Parallel是一个强大的并行计算工具,可以帮助您加速命令行作业的执行,提高系统资源利用率,以及处理大量的数据和作业。它具有许多优点,例如加速作业执行、提高系统资源利用率、处理大量的数据和作业、灵活的参数传递方式等。然而,它也有一些缺点,例如学习曲线较陡、并发问题、需要足够的系统资源、可能存在数据依赖性问题等。

  总之,GNU Parallel是一个非常有用的工具,可以帮助您更好地管理和处理数据,提高工作效率和准确性。如果您需要处理大量的数据和作业,或者需要利用多个CPU核心和计算机节点来执行作业,那么GNU Parallel是一个非常好的选择。然而,在使用时需要注意其缺点,并进行相应的处理和优化,以最大化地发挥其优势。

备注:本文使用chatGPT辅助制作