Trabalhar com grandes quantidades de dados pode ser desafiador, ainda mais quando o Python é a base do projeto. No entanto, a experiência adquirida ao lidar com esse problema oferece soluções para otimizar o tempo de renderização sem comprometer a eficiência. Neste artigo, apresentamos três dicas para ajudar seu projeto de Big Data a ser preciso e rápido.
Plano A: Utilize o Dask
O Dask é uma ferramenta que permite cuidar dos grandes conjuntos de informações como se estes fossem menores e mais gerenciáveis. Ele divide o pacote de dados original em pequenas partes, conhecidas como Dask Dataframes, que podem ser transcorridos em paralelo com o Python. Isso permite ao profissional manusear um grande volume de registros sem enfrentar ocorrências como falta de espaço de armazenamento.
Plano B: Utilize arquivos de mapa de memória
Arquivos de mapa de memória permitem executar com grandes conjuntos de dados por meio de uma estrutura que os mapeia, tornando metodologias de processamento típicas de projetos de menor volume aplicáveis para os de maior volume. Essa técnica pode ser combinada com outros métodos, como o Dask por exemplo, para criar um sistema de Big Data ainda mais otimizado.
Plano C: Utilize técnicas de pré-processamento
O processamento prévio de dados, como extração, redução e amostragem, pode ser usado para reduzir os conjuntos que foram entregues ao time para a execução do projeto. São operações de preparo, organização e estruturação desta grande demanda que são feitos previamente à inserção no sistema para reduzir o trabalho de processamento necessário, que será feito pelo sistema final do projeto.
Nenhuma dessas estratégias exclui a outra, e é importante que a equipe se certifique de que o melhor planejamento foi feito antes de iniciar o processo. Esse é um procedimento padrão na Stack Tecnologias! São diversos casos de sucesso onde conseguimos combinar técnicas para ampliar os resultados de quem nos confiou seu time de dados. Fale com nossos especialistas e veja o que a Stack tem para você.