[人生可否过得不那么认真]在留下一张内容为晚饭准备好了的纸条之后，查理斯离开了自己17年的妻子和两个孩子，去了巴黎。那一年他40岁，住在全巴黎最破旧的旅馆，身上只有100块钱。 刘瑜在《观念的水位》里就...+阅读

有些法。比如使用array,numpy.array。主要的思路是节约内存的使用，同时提高数据查询的效率。如果能够注意这些内容，处理几个GB的数据还是轻松的。接下来就是分布式计算。按mapreduce的思路。数据尽量在本地处理。所以算法上要优化。主要是分段。不管怎么说。这几个方面所有的语言都是相同的。即使你用的是C语言也一样要考虑到这些。大数据因为量大，算法也需要改进。对于不能改进的算法（好象还没有遇到）也只好用python接C的扩展模块了。好在python与C有很好的接口。轻松就接上。最近比较流行的方法是使用cython，一方面可以略略提高速度，另一方面与C有无缝的接口。java在处理大数据方面速度与易用性略略占优势。C++也经常会使用在核心算法上。语言本身都不是问题。大部分时候大数据还是在处理算法本身而不是语言。在原型阶段python很方便，快速，灵活。所以大数据处理中python是几种语言中最适合的。特别是早期探索阶段。业务与算法经常变更。到了后期基本上都是C++了。java比较适合工程化阶段...

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