GO에서 대형 데이터 세트 작업을위한 모범 사례는 무엇입니까?

청킹 :

데이터 스트리밍 :
• 가능한 경우 스트리밍 기술을 활용합니다. 와 같은 라이브러리는 스트림의 데이터를 읽고 처리하는 데 도움이 될 수 있으며 전체 데이터 세트를 메모리에 유지할 필요가 없습니다. 이것은 RAM에 맞지 않는 데이터 세트에 특히 유용합니다. 효율적인 데이터 구조 : 작업에 적합한 데이터 구조를 선택하십시오. 자주 조회를 수행 해야하는 경우 해시 맵 (
• 메모리 프로파일 링 : Go의 내장 프로파일 링 도구 ()를 사용하여 메모리 누출 또는 메모리 소비가 높은 영역을 식별하십시오. 이를 통해 코드에서 비 효율성을 정확히 찾아냅니다. 이러한 프로파일의 시각화 및 분석과 같은 도구. 데이터 직렬화 : bufio는 프로토콜 버퍼 또는 플랫 버퍼와 같은 컴팩트 한 스토리지 및 빠른 데이터 전송과 같은 효율적인 직렬화 형식을 사용하는 것을 고려하십시오. 이 형식은 일반적으로 JSON 또는 XML보다 더 작고 I/O 오버 헤드를 줄입니다.
메모리가 떨어지지 않고 GO에서 Terabyte 크기의 데이터 세트를 효율적으로 처리하지 않고 메모리 제한을 초과하지 않고 Terabyte 크기의 데이터 세트를 처리하지 않고 Terabyte 크기의 데이터 세트를 처리하는 데 중점을두고 있습니다.
코어 외부 처리 :
• 데이터 세트의 경우 사용 가능한 RAM을 초과하는 경우 코어 외 처리가 필수적입니다. 여기에는 디스크 또는 데이터베이스의 청크에서 데이터를 읽고 처리하고 필요에 따라 중간 결과를 디스크에 작성하고, 주어진 시간에 메모리에 데이터의 작은 부분을 유지합니다. 데이터 통합 ​​: Database (MONGOD 및 MONGOD 및 NOSQL 데이터베이스와 같은 Database와 같은). GO의 데이터베이스/SQL 패키지는 데이터베이스와 상호 작용하기위한 편리한 인터페이스를 제공합니다. 이것은 데이터를 데이터베이스 시스템에 관리하는 부담을 오프로드합니다. 데이터 파티셔닝 :
는 데이터 세트를 더 작은 독립적 인 파티션으로 나눕니다. 그런 다음 각 파티션은 동시에 처리하여 각 개별 프로세스의 메모리 요구 사항을 줄일 수 있습니다.
• 외부 정렬 : 정렬 된 데이터가 필요한 작업의 경우 메모리 대신 디스크에서 작동하는 외부 정렬 알고리즘을 사용하십시오. 이 알고리즘은 디스크에서 데이터 청크를 읽고, 정렬하고, 정렬 된 청크를 병합하여 완전히 정렬 된 결과를 생성합니다. 메모리 매핑 된 파일 :
읽기 전용 데이터 세트의 경우 메모리 매핑 된 파일은 전체 파일을 RAM에로드하지 않고 효율적인 액세스를 제공 할 수 있습니다. 운영 체제는 페이징을 처리하여 수요에 대한 데이터에 액세스 할 수있게합니다.
• 일반적인 GO 라이브러리 또는 도구가 큰 데이터 세트를 처리하고 성능을 향상시키기 위해 최적화 된 도구
몇몇 GO 라이브러리 및 도구는 대형 데이터 세트 및 강화 성능을 간소화하도록 설계되었습니다. 데이터의 효율적인 읽기 및 쓰기, 디스크 액세스를 최소화합니다. 패키지 :
• GO 데이터 구조에 대한 효율적인 이진 인코딩 및 디코딩을 제공하고 JSON과 같은 텍스트 기반 형식에 비해 직렬화 오버 헤드를 줄입니다. 대형 데이터 세트. 패키지 :
데이터 처리를 병렬화 할 때 공유 리소스에 대한 동시 액세스를 관리하기위한 동기화 프리미티브 (MUTEXES, 채널 등)를 제공합니다. 데이터베이스 상호 작용을위한 라이브러리 (예 : 특정 데이터베이스의 데이터베이스 드라이버)는 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

큰 데이터 세트의 처리를 더 빠른 결과로 병렬화하는 전략

병렬화는 대규모 데이터 세트의 처리를 가속화하는 데 중요합니다. Go의 동시 기능 기능은이 작업에 적합합니다

goroutines 및 채널 :
• Goroutines를 사용하여 데이터 세트의 다른 덩어리를 동시에 처리합니다. 채널을 사용하면 Goroutine 간의 통신을 용이하게하여 데이터 또는 신호를 교환 할 수 있습니다. 작업자 풀 : 데이터 청크를 동시에 처리하기 위해 작업자 고르 라틴 풀을 만듭니다. 이것은 동시에 실행되는 Goroutines의 수를 제한하여 과도한 자원 소비를 방지합니다. 데이터 파티셔닝 (Revisited) : 데이터 세트를 파티션으로 나누고 각 파티션을 병렬 처리를 위해 별도의 고리 틴으로 할당합니다. 병렬의 요소 및 "감소"위상은 결과를 집계합니다.
• 병렬 라이브러리 : 일반 병렬 알고리즘의 최적화 된 구현을 제공 할 수있는 GO를 위해 특별히 설계된 병렬 처리 라이브러리를 탐색합니다. 데이터 종속성 및 동기화 메커니즘을 신중하게 고려하는 것은 레이스 조건을 피하고 올바른 결과를 보장하는 데 중요합니다. 다른 병렬화 전략 벤치마킹은 특정 데이터 세트 및 처리 작업에 가장 효과적인 접근 방식을 식별하는 데 중요합니다.