面试题：Python逐行处理文件并构建分布式处理系统

Question

假设你需要处理一组超大的文件，每个文件都要逐行进行数据清洗和分析操作。你要使用Python构建一个分布式处理系统来完成这个任务，描述系统架构设计思路，并给出关键代码片段，说明如何实现文件的逐行处理与分布式任务调度的协同工作。

Answer 1

系统架构设计思路

1. 任务划分：将每个大文件按行划分为多个小任务，每个小任务负责处理文件中的一段连续行数据。
2. 分布式框架选择：使用Dask框架，它可以在单机多核心或多机集群上进行分布式计算。Dask有dask.bag用于处理非结构化数据（如文本文件逐行处理），dask.distributed用于分布式任务调度。
3. 数据读取：利用Dask的延迟加载机制，避免一次性将整个大文件读入内存。
4. 任务调度：Dask的调度器负责将小任务分配到各个计算节点上执行。
5. 结果合并：在所有任务执行完成后，将各个任务的处理结果合并起来。

关键代码片段

import dask.bag as db
from dask.distributed import Client, LocalCluster

# 数据清洗和分析函数
def clean_and_analyze(line):
    # 这里假设是简单的字符串处理示例，实际替换为真实逻辑
    if line.startswith('###'):
        return line[3:].strip()
    return None

# 初始化分布式集群
cluster = LocalCluster()
client = Client(cluster)

# 读取超大文件
file_path = 'your_large_file.txt'
lines = db.read_text(file_path)

# 逐行处理数据
result = lines.map(clean_and_analyze).filter(lambda x: x is not None)

# 计算结果
final_result = result.compute()

# 关闭客户端
client.close()

代码说明

1. 数据清洗和分析函数：clean_and_analyze函数实现了对每一行数据的清洗和分析操作，这里只是简单示例，实际要根据具体需求修改。
2. 初始化分布式集群：使用LocalCluster创建一个本地分布式集群（若要在多机上运行，需要配置相应的集群连接），并通过Client连接到集群。
3. 读取超大文件：db.read_text函数读取文本文件，Dask会延迟加载数据，此时并没有实际读取文件内容。
4. 逐行处理数据：map方法对每一行数据应用clean_and_analyze函数，filter方法过滤掉清洗分析后为None的结果。
5. 计算结果：compute方法触发任务执行，Dask调度器将任务分配到集群节点执行，并收集结果。
6. 关闭客户端：任务完成后关闭客户端连接。通过以上步骤实现了文件的逐行处理与分布式任务调度的协同工作。