Przetwarzanie ogromnych plików dziennika w Node.js - czytaj wiersz po wierszu


126

Muszę przeprowadzić analizę dużych (5–10 GB) plików dziennika w Javascript / Node.js (używam Cube).

Logline wygląda mniej więcej tak:

10:00:43.343423 I'm a friendly log message. There are 5 cats, and 7 dogs. We are in state "SUCCESS".

Musimy czytać każdą linię, zrobić kilka parsowania (np rozebrać się 5, 7a SUCCESS), a następnie pompować te dane do Cube ( https://github.com/square/cube ), wykorzystując ich klient JS.

Po pierwsze, jaki jest kanoniczny sposób w Node, aby czytać plik, wiersz po wierszu?

Wydaje się, że jest to dość powszechne pytanie online:

Wiele odpowiedzi wydaje się wskazywać na kilka modułów innych firm:

Wydaje się jednak, że jest to dość podstawowe zadanie - z pewnością w standardowej bibliotece standardowej jest prosty sposób, aby czytać w pliku tekstowym, wiersz po wierszu?

Po drugie, muszę następnie przetworzyć każdą linię (np. Przekonwertować znacznik czasu na obiekt Date i wyodrębnić przydatne pola).

Jaki jest najlepszy sposób, aby to zrobić, maksymalizując przepustowość? Czy jest jakiś sposób, który nie blokuje czytania w każdym wierszu lub wysyłania go do Cube?

Po trzecie - zgaduję, że używam podziałów ciągów, a odpowiednik zawiera w JS (IndexOf! = -1?) Będzie o wiele szybszy niż wyrażenia regularne? Czy ktoś miał duże doświadczenie w analizowaniu ogromnych ilości danych tekstowych w Node.js?

Pozdrawiam, Victor


Zbudowałem parser dziennika w węźle, który pobiera kilka ciągów wyrażeń regularnych z wbudowanym „przechwytywaniem” i wyprowadzaniem do JSON. Możesz nawet wywoływać funkcje przy każdym ujęciu, jeśli chcesz zrobić kalkulator. Może robić, co chcesz: npmjs.org/package/logax
Jess

Odpowiedzi:


209

Szukałem rozwiązania do analizowania bardzo dużych plików (gbs) wiersz po wierszu przy użyciu strumienia. Wszystkie biblioteki i przykłady innych firm nie odpowiadały moim potrzebom, ponieważ przetwarzały pliki, a nie wiersz po wierszu (np. 1, 2, 3, 4 ..) lub odczytywały cały plik do pamięci

Poniższe rozwiązanie może analizować bardzo duże pliki, wiersz po wierszu, używając strumienia i potoku. Do testów użyłem pliku 2.1 GB z 17.000.000 rekordów. Zużycie pamięci RAM nie przekraczało 60 MB.

Najpierw zainstaluj pakiet strumienia zdarzeń :

npm install event-stream

Następnie:

var fs = require('fs')
    , es = require('event-stream');

var lineNr = 0;

var s = fs.createReadStream('very-large-file.csv')
    .pipe(es.split())
    .pipe(es.mapSync(function(line){

        // pause the readstream
        s.pause();

        lineNr += 1;

        // process line here and call s.resume() when rdy
        // function below was for logging memory usage
        logMemoryUsage(lineNr);

        // resume the readstream, possibly from a callback
        s.resume();
    })
    .on('error', function(err){
        console.log('Error while reading file.', err);
    })
    .on('end', function(){
        console.log('Read entire file.')
    })
);

wprowadź opis obrazu tutaj

Daj mi znać, jak leci!


6
FYI, ten kod nie jest synchroniczny. Jest asynchroniczny. Jeśli wstawisz console.log(lineNr)po ostatnim wierszu kodu, nie pokaże ostatecznej liczby wierszy, ponieważ plik jest odczytywany asynchronicznie.
jfriend00

4
Dziękuję, to było jedyne rozwiązanie, jakie udało mi się znaleźć, a które faktycznie zatrzymywało się i wznawiło, kiedy powinno. Readline nie.
Brent

3
Świetny przykład i faktycznie się zatrzymuje. Dodatkowo, jeśli zdecydujesz się zatrzymać czytanie pliku wcześniej, możesz użyćs.end();
zipzit

2
Działał jak urok. Użyto go do indeksowania 150 milionów dokumentów w indeksie elastycznego wyszukiwania. readlinemoduł jest uciążliwy. Nie zatrzymuje się i powoduje awarie za każdym razem po 40-50 mln. Zmarnowany dzień. Bardzo dziękuję za odpowiedź. Ten działa idealnie
Mandeep Singh,

3
zdarzenie-strumień został przejęty: medium.com/intrinsic/… ale pozornie 4+ jest bezpiecznym blog.npmjs.org/post/180565383195/…
John Vandivier

72

Możesz użyć wbudowanego readlinepakietu, zobacz dokumentację tutaj . Używam strumienia, aby utworzyć nowy strumień wyjściowy.

var fs = require('fs'),
    readline = require('readline'),
    stream = require('stream');

var instream = fs.createReadStream('/path/to/file');
var outstream = new stream;
outstream.readable = true;
outstream.writable = true;

var rl = readline.createInterface({
    input: instream,
    output: outstream,
    terminal: false
});

rl.on('line', function(line) {
    console.log(line);
    //Do your stuff ...
    //Then write to outstream
    rl.write(cubestuff);
});

Przetwarzanie dużych plików zajmie trochę czasu. Powiedz, czy to działa.


2
Jak napisano, druga do ostatniej linii kończy się niepowodzeniem, ponieważ nie zdefiniowano kostki.
Greg,

2
Używając readline, czy można wstrzymać / wznowić strumień odczytu, aby wykonać akcje asynchroniczne w obszarze „do rzeczy”?
jchook

1
@jchook sprawiał readlinemi wiele problemów, gdy próbowałem wstrzymać / wznowić. Nie wstrzymuje prawidłowo transmisji, powodując wiele problemów, jeśli dalszy proces jest wolniejszy
Mandeep Singh,

31

Bardzo podobała mi się odpowiedź @gerard, która w rzeczywistości zasługuje na poprawną odpowiedź. Wprowadziłem kilka ulepszeń:

  • Kod należy do klasy (modułowy)
  • Parsowanie jest włączone
  • Możliwość wznowienia jest przekazywana na zewnątrz w przypadku, gdy asynchroniczne zadanie jest połączone z odczytem CSV, jak wstawianie do DB lub żądanie HTTP
  • Czytanie fragmentów / rozmiarów partii, które użytkownik może zadeklarować. Zadbałem również o kodowanie w strumieniu, na wypadek gdybyś miał pliki w innym kodowaniu.

Oto kod:

'use strict'

const fs = require('fs'),
    util = require('util'),
    stream = require('stream'),
    es = require('event-stream'),
    parse = require("csv-parse"),
    iconv = require('iconv-lite');

class CSVReader {
  constructor(filename, batchSize, columns) {
    this.reader = fs.createReadStream(filename).pipe(iconv.decodeStream('utf8'))
    this.batchSize = batchSize || 1000
    this.lineNumber = 0
    this.data = []
    this.parseOptions = {delimiter: '\t', columns: true, escape: '/', relax: true}
  }

  read(callback) {
    this.reader
      .pipe(es.split())
      .pipe(es.mapSync(line => {
        ++this.lineNumber

        parse(line, this.parseOptions, (err, d) => {
          this.data.push(d[0])
        })

        if (this.lineNumber % this.batchSize === 0) {
          callback(this.data)
        }
      })
      .on('error', function(){
          console.log('Error while reading file.')
      })
      .on('end', function(){
          console.log('Read entirefile.')
      }))
  }

  continue () {
    this.data = []
    this.reader.resume()
  }
}

module.exports = CSVReader

Tak więc w zasadzie, oto jak z niego skorzystasz:

let reader = CSVReader('path_to_file.csv')
reader.read(() => reader.continue())

Przetestowałem to z plikiem CSV o pojemności 35 GB i zadziałało dla mnie i dlatego zdecydowałem się zbudować go na odpowiedzi @gerard , informacje zwrotne są mile widziane.


ile czasu to zajęło
Z. Khullah

Najwyraźniej brakuje tego pause()wezwania, prawda?
Vanuan

Ponadto nie wywołuje funkcji zwrotnej na końcu. Więc jeśli batchSize to 100, rozmiar plików to 150, przetworzonych zostanie tylko 100 elementów. Czy się mylę?
Vanuan

16

Skorzystałem z https://www.npmjs.com/package/line-by-line do odczytania ponad 1 000 000 wierszy z pliku tekstowego. W tym przypadku zajmowana pojemność pamięci RAM wynosiła około 50-60 megabajtów.

    const LineByLineReader = require('line-by-line'),
    lr = new LineByLineReader('big_file.txt');

    lr.on('error', function (err) {
         // 'err' contains error object
    });

    lr.on('line', function (line) {
        // pause emitting of lines...
        lr.pause();

        // ...do your asynchronous line processing..
        setTimeout(function () {
            // ...and continue emitting lines.
            lr.resume();
        }, 100);
    });

    lr.on('end', function () {
         // All lines are read, file is closed now.
    });

„linia po linii” zapewnia większą wydajność pamięci niż wybrana odpowiedź. W przypadku 1 miliona wierszy w pliku csv wybrana odpowiedź miała proces węzła na poziomie 800 megabajtów. Używając `` linia po linii '', konsekwentnie znajdował się w niskich 700-ach. Ten moduł zapewnia również czysty i łatwy do odczytania kod. W sumie będę musiał przeczytać około 18 milionów, więc liczy się każdy MB!
Neo

szkoda, że ​​to używa własnej „linii” zdarzenia zamiast standardowego „kawałka”, co oznacza, że ​​nie będzie można użyć „potoku”.
Rene Wooller

Po wielu godzinach testów i poszukiwań jest to jedyne rozwiązanie, które faktycznie zatrzymuje się na lr.cancel()metodzie. Odczytuje pierwsze 1000 wierszy pliku 5Gig w ciągu 1 ms. Niesamowite!!!!
Perez Lamed van Niekerk

6

Oprócz czytania dużego pliku wiersz po wierszu, możesz także czytać go kawałek po kawałku. Więcej w tym artykule

var offset = 0;
var chunkSize = 2048;
var chunkBuffer = new Buffer(chunkSize);
var fp = fs.openSync('filepath', 'r');
var bytesRead = 0;
while(bytesRead = fs.readSync(fp, chunkBuffer, 0, chunkSize, offset)) {
    offset += bytesRead;
    var str = chunkBuffer.slice(0, bytesRead).toString();
    var arr = str.split('\n');

    if(bytesRead = chunkSize) {
        // the last item of the arr may be not a full line, leave it to the next chunk
        offset -= arr.pop().length;
    }
    lines.push(arr);
}
console.log(lines);

To może być, że następujące dokumenty powinny być porównanie zamiast cesji: if(bytesRead = chunkSize)?
Stefan Rein

4

Dokumentacja Node.js oferuje bardzo elegancki przykład użycia modułu Readline.

Przykład: Czytaj strumień plików wiersz po wierszu

const fs = require('fs');
const readline = require('readline');

const rl = readline.createInterface({
    input: fs.createReadStream('sample.txt'),
    crlfDelay: Infinity
});

rl.on('line', (line) => {
    console.log(`Line from file: ${line}`);
});

Uwaga: używamy opcji crlfDelay do rozpoznawania wszystkich wystąpień CR LF ('\ r \ n') jako pojedynczego podziału wiersza.


3

Miałem jeszcze ten sam problem. Po porównaniu kilku modułów, które wydają się mieć tę funkcję, postanowiłem zrobić to sam, jest to prostsze niż myślałem.

streszczenie: https://gist.github.com/deemstone/8279565

var fetchBlock = lineByline(filepath, onEnd);
fetchBlock(function(lines, start){ ... });  //lines{array} start{int} lines[0] No.

Zakrywa plik otwarty w zamknięciu, który fetchBlock()zwrócony pobierze blok z pliku, zakończy podział na tablicę (zajmie się segmentem z ostatniego pobrania).

Ustawiłem rozmiar bloku na 1024 dla każdej operacji odczytu. Może to mieć błędy, ale logika kodu jest oczywista, spróbuj sam.


2

node-byline używa strumieni, więc wolałbym ten jeden dla dużych plików.

do konwersji dat użyłbym momentu.js .

Aby zmaksymalizować przepustowość, możesz pomyśleć o użyciu klastra oprogramowania. jest kilka fajnych modułów, które całkiem dobrze opakowują natywny dla węzła moduł klastra. Lubię Cluster-Master od isaacs. np. możesz stworzyć klaster x pracowników, z których wszystkie obliczają plik.

do testów porównawczych podziałów i wyrażeń regularnych użyj benchmark.js . do tej pory nie testowałem tego. benchmark.js jest dostępny jako moduł węzła


2

Na podstawie odpowiedzi na te pytania zaimplementowałem klasę, za pomocą której można odczytać plik synchronicznie, wiersz po wierszu fs.readSync(). Możesz to „wstrzymać” i „wznowić”, używając Qobietnicy ( jQuerywydaje się, że wymaga DOM, więc nie można go uruchomić nodejs):

var fs = require('fs');
var Q = require('q');

var lr = new LineReader(filenameToLoad);
lr.open();

var promise;
workOnLine = function () {
    var line = lr.readNextLine();
    promise = complexLineTransformation(line).then(
        function() {console.log('ok');workOnLine();},
        function() {console.log('error');}
    );
}
workOnLine();

complexLineTransformation = function (line) {
    var deferred = Q.defer();
    // ... async call goes here, in callback: deferred.resolve('done ok'); or deferred.reject(new Error(error));
    return deferred.promise;
}

function LineReader (filename) {      
  this.moreLinesAvailable = true;
  this.fd = undefined;
  this.bufferSize = 1024*1024;
  this.buffer = new Buffer(this.bufferSize);
  this.leftOver = '';

  this.read = undefined;
  this.idxStart = undefined;
  this.idx = undefined;

  this.lineNumber = 0;

  this._bundleOfLines = [];

  this.open = function() {
    this.fd = fs.openSync(filename, 'r');
  };

  this.readNextLine = function () {
    if (this._bundleOfLines.length === 0) {
      this._readNextBundleOfLines();
    }
    this.lineNumber++;
    var lineToReturn = this._bundleOfLines[0];
    this._bundleOfLines.splice(0, 1); // remove first element (pos, howmany)
    return lineToReturn;
  };

  this.getLineNumber = function() {
    return this.lineNumber;
  };

  this._readNextBundleOfLines = function() {
    var line = "";
    while ((this.read = fs.readSync(this.fd, this.buffer, 0, this.bufferSize, null)) !== 0) { // read next bytes until end of file
      this.leftOver += this.buffer.toString('utf8', 0, this.read); // append to leftOver
      this.idxStart = 0
      while ((this.idx = this.leftOver.indexOf("\n", this.idxStart)) !== -1) { // as long as there is a newline-char in leftOver
        line = this.leftOver.substring(this.idxStart, this.idx);
        this._bundleOfLines.push(line);        
        this.idxStart = this.idx + 1;
      }
      this.leftOver = this.leftOver.substring(this.idxStart);
      if (line !== "") {
        break;
      }
    }
  }; 
}

0
import * as csv from 'fast-csv';
import * as fs from 'fs';
interface Row {
  [s: string]: string;
}
type RowCallBack = (data: Row, index: number) => object;
export class CSVReader {
  protected file: string;
  protected csvOptions = {
    delimiter: ',',
    headers: true,
    ignoreEmpty: true,
    trim: true
  };
  constructor(file: string, csvOptions = {}) {
    if (!fs.existsSync(file)) {
      throw new Error(`File ${file} not found.`);
    }
    this.file = file;
    this.csvOptions = Object.assign({}, this.csvOptions, csvOptions);
  }
  public read(callback: RowCallBack): Promise < Array < object >> {
    return new Promise < Array < object >> (resolve => {
      const readStream = fs.createReadStream(this.file);
      const results: Array < any > = [];
      let index = 0;
      const csvStream = csv.parse(this.csvOptions).on('data', async (data: Row) => {
        index++;
        results.push(await callback(data, index));
      }).on('error', (err: Error) => {
        console.error(err.message);
        throw err;
      }).on('end', () => {
        resolve(results);
      });
      readStream.pipe(csvStream);
    });
  }
}
import { CSVReader } from '../src/helpers/CSVReader';
(async () => {
  const reader = new CSVReader('./database/migrations/csv/users.csv');
  const users = await reader.read(async data => {
    return {
      username: data.username,
      name: data.name,
      email: data.email,
      cellPhone: data.cell_phone,
      homePhone: data.home_phone,
      roleId: data.role_id,
      description: data.description,
      state: data.state,
    };
  });
  console.log(users);
})();

-1

Zrobiłem moduł węzła do asynchronicznego odczytu dużego pliku tekstowego lub JSON. Testowane na dużych plikach.

var fs = require('fs')
, util = require('util')
, stream = require('stream')
, es = require('event-stream');

module.exports = FileReader;

function FileReader(){

}

FileReader.prototype.read = function(pathToFile, callback){
    var returnTxt = '';
    var s = fs.createReadStream(pathToFile)
    .pipe(es.split())
    .pipe(es.mapSync(function(line){

        // pause the readstream
        s.pause();

        //console.log('reading line: '+line);
        returnTxt += line;        

        // resume the readstream, possibly from a callback
        s.resume();
    })
    .on('error', function(){
        console.log('Error while reading file.');
    })
    .on('end', function(){
        console.log('Read entire file.');
        callback(returnTxt);
    })
);
};

FileReader.prototype.readJSON = function(pathToFile, callback){
    try{
        this.read(pathToFile, function(txt){callback(JSON.parse(txt));});
    }
    catch(err){
        throw new Error('json file is not valid! '+err.stack);
    }
};

Po prostu zapisz plik jako file-reader.js i użyj go w następujący sposób:

var FileReader = require('./file-reader');
var fileReader = new FileReader();
fileReader.readJSON(__dirname + '/largeFile.json', function(jsonObj){/*callback logic here*/});

7
Wygląda na to, że skopiowałeś odpowiedź Gerarda. Powinieneś przyznać Gerardowi uznanie za skopiowaną część.
Paul Lynch,
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.