以下是一个常见的问题：

    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–pipes 参数(也叫做–spreadstdin)。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：

1. cat bigfile.bin | bzip2 --best > compressedfile.bz2

1. cat bigfile.bin | parallel --pipe --recend '' -k bzip2 --best > compressedfile.bz2

GREP

如果你有一个非常大的文本文件，以前你可能会这样：

1. grep pattern bigfile.txt

1. cat bigfile.txt | parallel --pipe grep 'pattern'

cat bigfile.txt | parallel --block 10M --pipe grep 'pattern'

这第二种用法使用了 –block 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：

1. cat rands20M.txt | awk '{s+=$1} END {print s}'

1. cat rands20M.txt | parallel --pipe awk \'{s+=\$1} END {print s}\' | awk '{s+=$1} END {print s}'

WC

想要最快的速度计算一个文件的行数吗？

传统做法：

1. wc -l bigfile.txt

1. cat bigfile.txt | parallel --pipe wc -l | awk '{s+=$1} END {print s}'

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：

1. sed s^old^new^g bigfile.txt

1. 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。

[英文原文：Use multiple CPU Cores with your Linux commands — awk, sed, bzip2, grep, wc, etc.]

[参考：如何利用多核CPU来加速你的Linux命令 — awk, sed, bzip2, grep, wc等]