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。

這里有兩個問題

• 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。

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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。

解決辦法

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。

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我要怎么辦

我們不甘心做一個只能處理小數據量簡單模型的數據分析苦力，怎么辦，學習，學習，學習，只有通過不斷的學習

才能提升自己的核心競爭力。

才能新老一日，方得一夜安眠。

如果你也是這么想，那就太好了。

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中科院研究生，代碼高手，理論學霸，教你從入門到精通高級大數據分析需要的知識。

課程大綱

來源:https://blog.csdn.net/ddxygq/article/details/101351492

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析TB级别数据量大了怎么办，不会代码模型训练怎么办？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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