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数据库架构与数据处理都是程序员在学习后端编程开发技术的时候需要重点掌握的一个编程知识，下面我们就一起来了解一下，程序员处理大量数据应该如何实现。
无论使用哪种语言，都无法将真正的“大数据”加载到笔记本电脑的内存中。对于此类用例，你可能需要利用分布式处理框架，如Dask、Spark、Ray等。使用单个服务器实例或笔记本电脑时，可以处理的数据量是有限的。
如果你想把实际的数据处理工作转移到一组计算节点上，甚至可能想利用GPU实例来进一步加快计算速度，那么Python恰好拥有一个庞大的框架生态系统，可以简化这项任务：
你想利用GPU来加快数据科学的计算速度吗?使用Pytorch、Tensorflow、Ray或Rapids(甚至是使用SQL ——BlazingSQL)
你想加快处理大数据的Python代码的速度吗?使用Spark(或Databricks)、Dask或Prefect(在底层抽象化了Dask)
你想加快数据分析的处理速度吗?使用fast专用于内存的列式数据库，仅通过使用SQL查询即可确保高速处理。
如果你需要对计算节点集群上进行的数据处理进行编排和监控的话，有几个Python编写的工作流管理平台可以使用，它们可以加快数据管道的开发和维护，比如ApacheAirflow、Prefect或Dagster。如果你想了解更多相关知识，请查看我之前的文章。
顺便说一句，我可以想象一些抱怨Python的人并没有充分利用它，或者可能没有使用恰当的数据结构来解决手头的问题。
总而言之，如果你需要快速处理大量的数据，可能需要更多的计算资源，而不是更快的编程语言，而且有些Python库可以方便地将工作分发到数百个节点上。
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2025-08-07
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