如何利用多核CPU来加速你的Linux命令(GNU Parallel)
你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求？或在里面搜索，或其它操作――一些无法并行的操作。数据专家们，我是在对你们说。你可能有一个4核或更多核的CPU，但我们合适的工具，例如 grep, bzip2, wc, awk, sed 等等，都是单线程的，只能使用一个CPU内核。
借用卡通人物Cartman的话，“如何我能使用这些内核”?
要想让Linux命令使用所有的CPU内核，我们需要用到GNU Parallel命令，它让我们所有的CPU内核在单机内做神奇的map-reduce操作，当然，这还要借助很少用到的Cpipes 参数(也叫做Cspreadstdin)。这样，你的负载就会平均分配到各CPU上，真的。
BZIP2
bzip2是比gzip更好的压缩工具，但它很慢！别折腾了，我们有办法解决这问题。
以前的做法：
cat bigfile.bin | bzip2 --best > compressedfile.bz2
现在这样：
cat bigfile.bin | parallel --pipe --recend '' -k bzip2 --best > compressedfile.bz2
尤其是针对bzip2，GNU parallel在多核CPU上是超级的快。你一不留神，它就执行完成了。
GREP
如果你有一个非常大的文本文件，以前你可能会这样：
grep pattern bigfile.txt
现在你可以这样：
cat bigfile.txt | parallel --pipe grep 'pattern'
或者这样：
cat bigfile.txt | parallel --block 10M --pipe grep 'pattern'
这第二种用法使用了 Cblock 10M参数，这是说每个内核处理1千万行――你可以用这个参数来调整每个CUP内核处理多少行数据。
AWK
下面是一个用awk命令计算一个非常大的数据文件的例子。
常规用法：
cat rands20M.txt | awk '{s+=$1} END {print s}'现在这样：
cat rands20M.txt | parallel --pipe awk \'{s+=\$1} END {print s}\' | awk '{s+=$1} END {print s}'这个有点复杂：parallel命令中的Cpipe参数将cat输出分成多个块分派给awk调用，形成了很多子计算操作。这些子计算经过第二个管道进入了同一个awk命令，从而输出最终结果。第一个awk有三个反斜杠，这是GNU parallel调用awk的需要。
WC
想要最快的速度计算一个文件的行数吗？
传统做法：
wc -l bigfile.txt
现在你应该这样：
cat bigfile.txt | parallel --pipe wc -l | awk '{s+=$1} END {print s}'非常的巧妙，先使用parallel命令‘mapping'出大量的wc -l调用，形成子计算，最后通过管道发送给awk进行汇总。
SED
想在一个巨大的文件里使用sed命令做大量的替换操作吗？
常规做法：
sed s^old^new^g bigfile.txt
现在你可以：
cat bigfile.txt | parallel --pipe sed s^old^new^g
…然后你可以使用管道把输出存储到指定的文件里。