今天跟大家唠唠我最近在项目中用到的“朗尼沃克”方法,这名字听着像个篮球运动员,是我自己总结的一套解决问题的小技巧,灵感确实来自篮球比赛。
事情是这样的,前段时间接个新需求,需要在现有系统上加个数据分析模块。拿到需求,我先是懵一下,因为涉及的数据量巨大,而且要实时分析,之前的系统根本扛不住。
当时我就想,这玩意儿不能硬来,得找个巧劲儿。就像篮球比赛里,硬碰硬不行,得用战术,用配合。于是我开始琢磨,能不能把大数据分析拆解成小任务,然后各个击破。
我做的第一件事,就是把原始数据进行清洗和预处理。这个过程就像是篮球运动员的热身,先把身体活动开,才能更好地发挥。我用Python的Pandas库,把脏数据、重复数据都清理掉,然后把数据格式统一。
我把清洗后的数据分成小块,每个小块的数据量都能在可接受的范围内。这个步骤就像是把一个大的进攻战术拆分成几个小的配合,让每个球员都能清楚自己的任务。
然后,我对每个小块数据进行并行分析。我用多线程技术,让CPU的每个核心都跑起来,同时处理不同的数据块。这就像是篮球比赛里的快攻,多个球员同时冲向篮筐,提高进攻效率。
分析的结果,我并没有直接写入数据库,而是先暂存到内存里。这个操作就像是篮球比赛里的传球,先把球传到位置最好的球员手里,再进行投篮。等所有小块数据都分析完毕,我再把结果合并,一次性写入数据库。
我做一些优化,比如使用缓存、索引等技术,进一步提高数据分析的效率。这些优化就像是篮球比赛里的细节,比如跑位、卡位等,虽然不起眼,但能决定比赛的胜负。
就这样,我用“朗尼沃克”方法,把一个看似不可能完成的任务,顺利地完成。虽然过程有点折腾,但是看到最终的结果,心里还是挺满足的。以后遇到类似的问题,我还会继续用这个方法,希望能给大家带来一些启发。
“朗尼沃克”方法的核心就是:拆解、并行、优化。把大问题拆解成小问题,用并行的方式提高效率,用优化技术进一步提升性能。希望这个小技巧能对大家有所帮助。下次再跟大家分享其他好玩的技术实践!
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