Trabalhar com grandes quantidades de dados pode ser desafiador, ainda mais quando o Python \u00e9 a base do projeto. No entanto, a experi\u00eancia adquirida ao lidar com esse problema oferece solu\u00e7\u00f5es para otimizar o tempo de renderiza\u00e7\u00e3o sem comprometer a efici\u00eancia. Neste artigo, apresentamos tr\u00eas dicas para ajudar seu projeto de Big Data a ser preciso e r\u00e1pido.<\/p>\n
O Dask \u00e9 uma ferramenta que permite cuidar dos grandes conjuntos de informa\u00e7\u00f5es como se estes fossem menores e mais gerenci\u00e1veis. 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 ocorr\u00eancias como falta de espa\u00e7o de armazenamento.<\/p>\n
Arquivos de mapa de mem\u00f3ria permitem executar com grandes conjuntos de dados por meio de uma estrutura que os mapeia, tornando metodologias de processamento t\u00edpicas de projetos de menor volume aplic\u00e1veis para os de maior volume. Essa t\u00e9cnica pode ser combinada com outros m\u00e9todos, como o Dask por exemplo, para criar um sistema de Big Data ainda mais otimizado.<\/p>\n
O processamento pr\u00e9vio de dados, como extra\u00e7\u00e3o, redu\u00e7\u00e3o e amostragem, pode ser usado para reduzir os conjuntos que foram entregues ao time para a execu\u00e7\u00e3o do projeto. S\u00e3o opera\u00e7\u00f5es de preparo, organiza\u00e7\u00e3o e estrutura\u00e7\u00e3o desta grande demanda que s\u00e3o feitos previamente \u00e0 inser\u00e7\u00e3o no sistema para reduzir o trabalho de processamento necess\u00e1rio, que ser\u00e1 feito pelo sistema final do projeto.<\/p>\n
Nenhuma dessas estrat\u00e9gias exclui a outra, e \u00e9 importante que a equipe se certifique de que o melhor planejamento foi feito antes de iniciar o processo. Esse \u00e9 um procedimento padr\u00e3o na Stack Tecnologias! S\u00e3o diversos casos de sucesso onde conseguimos combinar t\u00e9cnicas para ampliar os resultados de quem nos confiou seu time de dados. Fale com nossos especialistas e veja o que a Stack tem para voc\u00ea.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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