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在Haskell中進行大規模并行數據處理可以使用以下幾種方法：
使用并行策略：Haskell的Control.Parallel庫提供了一些并行策略，比如par和pseq函數，可以用來手動控制并行計算的方式。另外，Haskell的Control.Parallel.Strategies庫提供了更高級的并行策略和函數，比如使用rpar和rseq函數來實現并行計算。
使用數據并行庫：Haskell的Repa庫提供了數據并行計算的支持，可以用來對數組和矩陣等數據結構進行并行計算。Repa庫使用延遲求值和并行化處理技術來高效地處理大規模數據。
使用分布式計算框架：Haskell的分布式計算框架可以幫助將計算任務分布到多臺計算機上進行并行計算。比如Cloud Haskell庫提供了分布式通信和計算的支持，可以用來構建分布式并行計算系統。
優化大規模并行數據處理可以從以下幾個方面入手：
數據劃分和分布：合理劃分和分布數據可以提高并行計算的效率。可以考慮將數據分割成小塊，并將這些數據塊分發到不同的計算節點上進行并行處理。
并行化策略：選擇合適的并行化策略可以提高并行計算的效率。可以根據計算復雜度和數據依賴關系選擇合適的并行化策略，比如使用流水線并行、數據并行或任務并行等策略。
算法優化：對算法進行優化可以減少計算量和提高計算效率。可以考慮使用更高效的算法或數據結構來減少計算復雜度，以提高并行計算的效率。
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