大规模数据集处理并发策略研究

大规模数据集处理并发策略研究

在大模型训练过程中，面对TB级数据集时，传统的单线程处理方式已无法满足效率需求。本文分享一个实用的并发处理方案。

问题背景

某项目需要处理500GB的文本数据集，原始处理耗时超过72小时。通过分析发现，瓶颈主要在I/O密集型操作上。

解决方案

采用Python的concurrent.futures模块配合多进程处理：

import concurrent.futures
import pandas as pd
from pathlib import Path

# 分割数据集为多个小文件
def split_dataset(file_path, chunk_size=100000):
    df = pd.read_csv(file_path)
    chunks = [df[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)]
    return chunks

# 并发处理函数
def process_chunk(chunk):
    # 数据清洗逻辑
    chunk = chunk.dropna()
    chunk['processed_text'] = chunk['text'].str.lower().str.strip()
    return chunk

# 主处理流程
if __name__ == '__main__':
    chunks = split_dataset('large_dataset.csv')
    
    # 使用进程池并发处理
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
        results = list(executor.map(process_chunk, chunks))
    
    # 合并结果
    final_df = pd.concat(results, ignore_index=True)
    final_df.to_csv('processed_dataset.csv', index=False)

实践建议

1. 根据CPU核心数调整max_workers参数
2. 注意内存使用，避免OOM
3. 建议先在小数据集上测试

此方案将处理时间从72小时优化至8小时，效率提升90%以上。