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大数据技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用，下面我们就通过案例分析来了解一下，大数据技术应用都有哪些方法。
无论使用哪种语言，都无法将真正的“大数据”加载到笔记本电脑的内存中。对于此类用例，你可能需要利用分布式处理框架，如Dask、Spark、Ray等。使用单个服务器实例或笔记本电脑时，可以处理的数据量是有限的。
如果你想把实际的数据处理工作转移到一组计算节点上，甚至可能想利用GPU实例来进一步加快计算速度，那么Python恰好拥有一个庞大的框架生态系统，可以简化这项任务：
你想利用GPU来加快数据科学的计算速度吗?使用Pytorch、Tensorflow、Ray或Rapids(甚至是使用SQL ——BlazingSQL)
你想加快处理大数据的Python代码的速度吗?使用Spark(或Databricks)、Dask或Prefect(在底层抽象化了Dask)
你想加快数据分析的处理速度吗?使用fast专用于内存的列式数据库，仅通过使用SQL查询即可确保高速处理。
如果你需要对计算节点集群上进行的数据处理进行编排和监控的话，有几个Python编写的工作流管理平台可以使用，它们可以加快数据管道的开发和维护，比如ApacheAirflow、Prefect或Dagster。如果你想了解更多相关知识，请查看我之前的文章。
顺便说一句，我可以想象一些抱怨Python的人并没有充分利用它，或者可能没有使用恰当的数据结构来解决手头的问题。
总而言之，如果你需要快速处理大量的数据，可能需要更多的计算资源，而不是更快的编程语言，而且有些Python库可以方便地将工作分发到数百个节点上。
虽然Python比许多编译语言都慢，但它易于使用，而且功能多样。我们注意到，对于许多人来说，语言的实用性要胜过速度。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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