Lezioni apprese lavorando con dataset multi-terabyte

Lavorare con dataset multi-terabyte presenta sfide uniche. Superare queste difficoltà richiede una strategia ben pianificata. È fondamentale valutare l’algoritmo prima di scalare. Un algoritmo ottimizzato è la chiave del successo.

Scalare su una singola macchina: una delle prime tecniche che viene in mente è l’uso di Joblib per parallelizzare i compiti. Ecco un esempio semplice:

from joblib import Parallel, delayed
from math import sqrt
parallel_mapper = Parallel(n_jobs=-1)
delayed_func = delayed(sqrt)
jobs = [delayed_func(x**2) per x in range(10)]
parallel_mapper(jobs)

Questa libreria è molto utilizzata in scikit-learn e XGBoost, attestandosi come strumento affidabile per molti workload.

Esplorare e applicare queste tecniche può migliorare notevolmente le performance e l’efficacia dei tuoi progetti.