大规模数据处理效率提升方案

大规模数据处理效率提升方案踩坑记录

最近在处理一个500GB的文本数据集时，尝试了多种优化方案，分享一下踩坑经验。

问题背景

原始数据处理速度仅为20MB/s，严重影响模型训练进度。经过分析，主要瓶颈在于内存溢出和I/O等待。

解决方案

1. 分块读取 + 流式处理

import pandas as pd
chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    # 处理每个chunk
    processed_chunk = chunk.apply(some_function)
    # 写入结果

2. 使用Dask进行分布式处理

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')
result = df.groupby('category').sum().compute()

3. 硬件优化

• 升级SSD硬盘
• 增加内存至64GB
• 使用多核并行处理

实际效果

优化后处理速度提升至150MB/s，效率提升7倍。建议在处理超大数据集时优先考虑分块处理方案。

#踩坑 #数据处理 #大模型训练