Для обработки больших массивов данных в современных языках программирования можно использовать следующие подходы и инструменты:

• Pandas. 3 Библиотека для обработки и анализа данных, которая предоставляет высокоуровневые структуры данных и мощные инструменты для манипуляций с ними. 3 Особенно хороша для работы с табличными данными. 3
• Dask. 3 Библиотека для параллельных вычислений с данными, которая позволяет работать с массивами данных, превышающими оперативную память. 3 Dask масштабируется от небольших кластеров до крупных дата-центров. 3
• Apache Spark. 3 Платформа для кластерных вычислений, которая поддерживает множество языков, включая Python (через библиотеку PySpark). 3 Spark отлично подходит для обработки больших данных в распределённых системах. 3

Также для оптимизации обработки больших массивов данных можно использовать стратегию потоковой обработки и разбиения на фрагменты. 5 Она предполагает разбиение данных на управляемые «куски» или порции и их последовательную обработку. 5

Выбор инструмента для обработки больших массивов данных зависит от конкретных задач и предпочтений разработчика.