對於大文件的處理，可以充分利用現代計算機的多核CPU，實施多線程並行計算，從而達到提速的目的。然而，要在程序語言中編寫多線程並行程序，並不是一件容易的事。
要並行處理就需要將源文件分段，每個線程處理其中一段。文本文件一般是每一行對應一條記錄，每一行長度不一定相同。所以，不能按行數分段，因爲每次都從頭遍歷，起不到提高性能的目標；若按字節分段則不需要遍歷，但有可能分段點正好落在行的中間，造成一行被拆進兩段，導致數據錯誤。有效的解決辦法是採用自動去頭補尾的字節分段機制，即分段開始點所在的行被捨棄，分段結束點所在的行會被補齊，這樣將確保每一段都由完整的行構成，不會有數據錯誤。另外，還有線程的管理和控制等問題，如果管理不當，則會出現越界的情況。
如果有集算器SPL就簡單多了，它對多線程並行計算進行了封裝，代碼寫起來不僅更短而且更容易理解，這樣在獲得高性能的同時，讓程序員把注意力更多地放在計算的整體邏輯上，而不必糾纏於爲了提高性能而採用的並行細節。用集算器SPL寫出並行計算代碼：
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A |
B |
C |
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1 |
=file(“data.txt”) |
/源文件 |
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2 |
fork 4 |
=A1.cursor@t(amount;A2:4) |
/分作4段並行，分別建立遊標 |
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3 |
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=B2.groups(;sum(amount):am) |
/遍歷遊標計算amount之和 |
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4 |
=A2.conj().sum(am) |
/彙總每個線程的結果 |
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文本解析的時間經常比計算要長得多，有時候只要解析能夠並行，計算本身是否並行並不重要。所以SPL對於讀取數據提供了簡單的內置並行選項，如果對數據讀取次序不關心，比如分組、求和運算就不在乎次序，可以更簡單地寫出代碼：
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A |
B |
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1 |
=file("orders.txt").cursor@mt() |
/@m選項將自動根據系統配置決定並行的線程數量 |
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2 |
=A1.select(month(Date)==10) |
/過濾 |
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3 |
=A2.groups(ID;sum(COST*WEIGHT):VALUE) |
/分組、彙總（串行） |
其實還有很多場景需要處理大文本計算，直接用集算器SPL處理會很簡單，感興趣可以參考：SPL結構化文本計算
集算器也是進行文件數據源處理的專業工具，可以方便地進行 TXT、Excel、Xml、Json、CSV、ini 等各種文件數據的混合計算、入庫以及導出等工作。桌面級計算工具，即裝即用，配置簡單，調試功能完善，可設置斷點、單步執行，每步執行結果都可查看。語法簡單，符合人的自然思維，比其他高級開發語言更簡單。請參閱：文件處理的應用場景
集算器還很容易嵌入到Java應用程序中，Java如何調用SPL腳本有使用和獲得它的方法。
關於集算器安裝使用、獲得免費授權和相關技術資料，可以參見如何使用集算器。