大数据分析TB级别数据量大了怎么办

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数据分析经常会遇到数据量大的问题，比如用R语言和Python语言时经常会遇到内存溢出的问题，即使把整个机器内存全部使用，达到最大使用率，还是无济于事，比如数据量是10T，并且在大数据量下，既要保证数据能够得出结果，还要一个好的模型进行迭代训练，得到一个好的模型。这些很难。

 

这里有两个问题

• 数据量大

• 模型训练准确性

对于第一个问题，就算单机内存再大，也是不可能处理未来不可预知的增长的数据的，这时候就需要分布式处理，利用并行计算能力，分而治之。

对于第二个问题，一个好的模型通常需要经过大量的训练，我们都知道这些训练数据通常也要较大，复杂的迭代运行，无论是对CPU，还是内存RAM都是很吃的，这时候就需要一个好的训练工具，来帮我们解决这个问题。

 

解决办法

pyspark

这时候，一个分布式解决方案pyspark就诞生了，python中有丰富的第三方库，数据分析，机器学习，python编写hadoop，python编写spark在工业中用的都很多，主要就是解决大数据场景下的python数据分析与模型训练问题。

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