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數(shù)據(jù)分析經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)量大的問題，比如用R語言和Python語言時經(jīng)常會遇到內(nèi)存溢出的問題，即使把整個機(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，還要一個好的模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到一個好的模型。這些很難。

 

這里有兩個問題

• 數(shù)據(jù)量大

• 模型訓(xùn)練準(zhǔn)確性

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

對于第二個問題，一個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CPU，還是內(nèi)存RAM都是很吃的，這時候就需要一個好的訓(xùn)練工具，來幫我們解決這個問題。

 

解決辦法

pyspark

這時候，一個分布式解決方案pyspark就誕生了，python中有豐富的第三方庫，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)場景下的python數(shù)據(jù)分析與模型訓(xùn)練問題。

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當(dāng)前名稱：大數(shù)據(jù)分析TB級別數(shù)據(jù)量大了怎么辦
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