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這篇文章將為大家詳細講解有關大數據分析TB級別數據量大了怎么辦，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
數據分析經常會遇到數據量大的問題，比如用R語言和Python語言時經常會遇到內存溢出的問題，即使把整個機器內存全部使用，達到最大使用率，還是無濟于事，比如數據量是10T，并且在大數據量下，既要保證數據能夠得出結果，還要一個好的模型進行迭代訓練，得到一個好的模型。這些很難。
數據量大
模型訓練準確性
對于第一個問題，就算單機內存再大，也是不可能處理未來不可預知的增長的數據的，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過大量的訓練，我們都知道這些訓練數據通常也要較大，復雜的迭代運行，無論是對CPU，還是內存RAM都是很吃的，這時候就需要一個好的訓練工具，來幫我們解決這個問題。
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，數據分析，機器學習，python編寫hadoop，python編寫spark在工業中用的都很多，主要就是解決大數據場景下的python數據分析與模型訓練問題。
關于大數據分析TB級別數據量大了怎么辦就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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