大數(shù)據(jù)分析TB級(jí)別數(shù)據(jù)量大了怎么辦

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)大數(shù)據(jù)分析TB級(jí)別數(shù)據(jù)量大了怎么辦，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

數(shù)據(jù)分析經(jīng)常會(huì)遇到數(shù)據(jù)量大的問題，比如用R語言和Python語言時(shí)經(jīng)常會(huì)遇到內(nèi)存溢出的問題，即使把整個(gè)機(jī)器內(nèi)存全部使用，達(dá)到最大使用率，還是無濟(jì)于事，比如數(shù)據(jù)量是10T，并且在大數(shù)據(jù)量下，既要保證數(shù)據(jù)能夠得出結(jié)果，還要一個(gè)好的模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到一個(gè)好的模型。這些很難。

對(duì)于第一個(gè)問題，就算單機(jī)內(nèi)存再大，也是不可能處理未來不可預(yù)知的增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)的，這時(shí)候就需要分布式處理，利用并行計(jì)算能力，分而治之。

對(duì)于第二個(gè)問題，一個(gè)好的模型通常需要經(jīng)過大量的訓(xùn)練，我們都知道這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常也要較大，復(fù)雜的迭代運(yùn)行，無論是對(duì)CPU，還是內(nèi)存RAM都是很吃的，這時(shí)候就需要一個(gè)好的訓(xùn)練工具，來幫我們解決這個(gè)問題。

pyspark

這時(shí)候，一個(gè)分布式解決方案pyspark就誕生了，python中有豐富的第三方庫(kù)，數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，python編寫hadoop，python編寫spark在工業(yè)中用的都很多，主要就是解決大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的python數(shù)據(jù)分析與模型訓(xùn)練問題。

關(guān)于大數(shù)據(jù)分析TB級(jí)別數(shù)據(jù)量大了怎么辦就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。