数据分析经常会遇到数据量大的问题，比如用Python语言时经常会遇到内存溢出的问题，即使把整个机器内存全部使用，达到最大使用率，还是无济于事，比如数据量是10T，并且在大数据量下，既要保证数据能够得出结果，还要一个好的模型进行迭代训练，得到一个好的模型。这些很难。
这里有两个问题
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数据量大
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模型训练准确性
对于第一个问题，就算单机内存再大，也是不可能处理未来不可预知的增长的数据的，这时候就需要分布式处理，利用并行计算能力，分而治之。
大数据是未来的发展方向，正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式，因此，我们与时俱进，迎接变化，并不断的成长!大数据学习群：957205962 一起讨论进步学习
对于第二个问题，一个好的模型通常需要经过大量的训练，我们都知道这些训练数据通常也要较大，复杂的迭代运行，无论是对CPU，还是内存RAM都是很吃的，这时候就需要一个好的训练工具，来帮我们解决这个问题。
解决办法
pyspark
这时候，一个分布式解决方案pyspark就诞生了，python中有丰富的第三方库，数据分析，机器学习，python编写hadoop，python编写spark在工业中用的都很多，主要就是解决大数据场景下的python数据分析与模型训练问题。
我要怎么办
我们不甘心做一个只能处理小数据量简单模型的数据分析苦力，怎么办，学习，学习，学习，只有通过不断的学习
才能提升自己的核心竞争力。
才能新老一日，方得一夜安眠。
如果你也是这么想，那就太好了。
年轻的心，燃烧起来，让这个冬天不再冷！
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