В чем заключаются основные приемы оптимизации при работе с большими объемами данных?

Некоторые приёмы оптимизации при работе с большими объёмами данных:

• Использование параллельной обработки. cyberleninka.ru Разделение данных на части и их параллельная обработка могут значительно ускорить процессы. cyberleninka.ru Для этого используют, например, платформы Apache Hadoop и Apache Spark. www.geeksforgeeks.org cyberleninka.ru
• Оптимизация трансформаций. cyberleninka.ru Нужно убедиться, что все трансформации данных выполняются эффективно. cyberleninka.ru Для этого используют индексы, избегают ненужных операций и минимизируют количество шагов в процессе трансформации. cyberleninka.ru
• Использование распределённых систем. cyberleninka.ru Такие системы позволяют обрабатывать данные параллельно на множестве узлов. cyberleninka.ru
• Автоматизация процессов. cyberleninka.ru Использование специальных инструментов, например Apache Airflow, помогает снизить количество ошибок и улучшить производительность. cyberleninka.ru
• Использование облачных решений. cyberleninka.ru Облачные платформы, такие как AWS Glue или Google Cloud Dataflow, предлагают масштабируемые и гибкие решения для процессов работы с большими объёмами данных. cyberleninka.ru
• Индексирование и оптимизация запросов. studwork.ru Эффективное индексирование позволяет СУБД быстрее находить данные без необходимости сканировать всю таблицу, что существенно сокращает время выполнения запросов. studwork.ru
• Приоритезация обработки данных. zigf.ru Ретроспективный анализ «горячих данных» (наиболее часто используемых) и пороговая фильтрация для новых данных позволяют сначала обработать наиболее востребованные элементы. zigf.ru
• Исключение дубликатов. zigf.ru Этот приём значительно ускоряет процесс, если важна только уникальность данных. zigf.ru
• Использование блокировки. zigf.ru Этот приём помогает избежать повторной обработки одинакового контента в процессе обработки запросов. zigf.ru