การ จัด การ ข้อมูล ขนาด ใหญ่: การ เข้า หา ทาง วิศวกรรม แบบ ไพ โอ เนียร์ สําหรับ ข้อมูล ขนาด ใหญ่

การ จัด การ เรื่อง ข้อมูล ขนาด ใหญ่ เป็น ข้อ ท้าทาย ทั่ว ไป ใน ด้าน วิศวกรรม ข้อมูล และ วิเคราะห์.

เทคนิค การ กํากับ ข้อมูล ขนาด ใหญ่ ใน ภาษา ไพธอน

Python ให้วิธีหลาย ๆ วิธีในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงการไหลของข้อมูล การประมวลผลชิ้นส่วน และการคํานวณแบบกระจาย

ใช้ แพนด้า กับ ชุน กิ้ง

ไลบรารีแพนด้าเป็นที่นิยมสําหรับการจัดการข้อมูล เมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินที่จะพอดีกับหน่วยความจํา แพนด้าจะทําให้การอ่านข้อมูลเป็นก้อนได้ วิธีการนี้ จะประมวลผลส่วนย่อย ๆ ที่แยกออกจากส่วนความทรงจําได้ลดขนาดลง

ตัวอย่าง:

[FLT: 0]. pd. read csv ('ขยาย file.csv', chortize=100000)

การคอมไพล์แบบไม่รวมกับ Dsk

DOCKS ขยายความสามารถของ Python โดยเปิดใช้งานแบบขนานและกระจายการคํานวณ มันแบ่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นพาร์ทิชันขนาดเล็ก ซึ่งประมวลผลผ่านแกนหรือเครื่องจักรหลาย ๆ ตัว ทําให้สามารถใช้งานได้เหมาะสมกับงานข้อมูลขนาดใหญ่

ใช้ข้อมูล Dackasadframe:

[[FLT: 0]. import dsk.datataเฟรมเป็น dd

[FLT: 0] df = ddead csv('ขยาย datatataset.csv')

ปรับแก้การประมวลผลข้อมูล

เครื่อง มือ ที่ ใช้ ใน การ หา ข้อมูล สามารถ ระบุ คอ ขวด ซึ่ง เป็น การ ชี้ นํา ที่ เหมาะ สม.

นอก จาก นี้ การ ใช้ ระบบ ฐานข้อมูล หรือ วิธี เก็บ ข้อมูล เมฆ สามารถ ทํา ให้ การ ประมวล และ เก็บ น้ํา หนัก ลด ลง ทํา ให้ มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น เมื่อ จัด การ กับ ข้อมูล ขนาด ใหญ่.