集算器可以方便地用並行方式處理大文字檔案，下面通過乙個例子來說明使用方法。
假設有個一千萬條銷售記錄的文字檔案
sales.txt
，其主要欄位是
sellerid
（銷售員）、
orderdate
（訂單日期）、
amount
（訂單金額），請計算每個銷售員在近四年裡的大訂單總金額。其中，金額在
2000
以上的屬於大訂單。
要進行並行處理，首先要能對檔案進行分段，集算器提供了游標資料物件
cursor
及其函式，可以方便地分段讀取大文字檔案。比如
file(「e:/sales.txt」).cursor@tz(;, 3:24)
，這表示將檔案按位元組數大致均分為
24段，然後讀取其中第
3段。簡單的按位元組拆分檔案時會產生半行資料即半條記錄的情況，還需要再程式設計處理才行，而如果按行拆分則需要遍歷前面所有的資料行，完全達不到採用分段並行方案期望的高效能。集算器在拆分檔案時自動進行了去頭補尾的工作，保證資料的正確性。
分段後只要進行簡單的並行處理就可以了，**如下：
主程式
a1：並行任務數設為
24，即將檔案分為
24段。
a2：進行多執行緒平行計算，任務是
to(a1)
，其是[1,2,3…24]
，這表示每個任務分配到的段數。所有任務都結束後，計算結果會統一儲存在本單元格。
b2-b5
是執行緒內**。
b2：用游標讀取檔案，按照主線程傳來的引數決定當前任務應該處理檔案中的第幾段。
b3：選出時間是
2011
年之後的，訂單金額在
2000
以上的記錄。
b4：對本段資料分組彙總。
b5：將本執行緒的計算結果返回主線程單元格，即a2。
a6：對
a2中各任務的計算結果歸併，部分資料如下：
a7：對歸併結果再進行分組彙總，求得每個銷售員的銷售額，如下：
**說明對於n
核cpu
，似乎設定為
n個任務更加自然，但事實上執行任務時時總會有快有慢（比如過濾出的資料不同），因此常會遇到這種情況：其他核心已經完成了較快的任務，正在空閒等待，而個別核心還在執行較慢的任務。相反，如果每個核心依次執行多個任務，則快慢任務會趨於平均，整體執行會更加穩定。所以上述例子是將任務分為
24份，並分給
cpu的
8個核心進行處理（同時最多允許並行多少個執行緒可以在集算器的環境中配置）。當然，任務分得太多也會帶來壞處，首先是整體效能會下降，其次是各任務產生的計算結果加起來會更大，會占用更多的記憶體。
fork
將複雜的多執行緒計算封裝了起來，程式設計師可以專心於業務演算法，而不必糾結於複雜的訊號量控制，開發過程變簡單了。
主程式中
a6的計算結果已經按照
sellerid
自動排序，因此
a7的分組彙總不必再排序，
groups
的函式選項
@o可以實現免排序的高效分組彙總。
擴充套件：
有時候文字檔案的資料量會達到幾個
tb，此時就需要使用基於集群的多節點平行計算。集算器游標及其相關函式支援廉價橫向擴充套件和分布式檔案系統，可以輕鬆實現平行計算。**形如：
=callx("sub.dfx", to(a1), a1; ["192.168.1.200:8281","192.168.1.201:8281",」......」])
，具體用法參考相關文件。
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