大规模数据集预处理性能优化：基于分布式计算的加速策略

在大模型训练中，数据预处理往往是性能瓶颈。本文分享基于分布式计算的预处理加速策略。

问题背景 面对TB级数据集，传统单机预处理效率低下。我们以文本数据为例，需要完成分词、词干提取、停用词过滤等操作。

解决方案 使用Spark进行分布式数据处理：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType

spark = SparkSession.builder.appName("DataPreprocessing").getOrCreate()

# 定义UDF进行文本预处理
@udf(returnType=StringType())
def preprocess_text(text):
    # 实现分词、过滤等操作
    return processed_text

# 应用UDF
df = spark.read.parquet("large_dataset")
df_processed = df.withColumn("processed_text", preprocess_text(df.text))
df_processed.write.mode("overwrite").parquet("output_path")

性能优化技巧

1. 合理设置分区数（建议为CPU核心数的2-3倍）
2. 使用缓存中间结果
3. 采用列式存储格式如Parquet

复现步骤

1. 准备大规模数据集
2. 部署Spark集群环境
3. 执行上述代码并监控性能指标

通过分布式处理，预处理时间从原来的数小时缩短至数分钟。