Para responder mejor a esta pregunta, sería útil saber qué tipo de análisis está tratando de hacer. En mi experiencia, casi siempre hay una forma de analizar datos sin tener que leerlos todos a la vez. De hecho, MapReduce (el paradigma informático detrás de Hadoop) funciona porque divide los datos en fragmentos y permite que cada nodo de trabajo trabaje en cada fragmento independientemente.
Independientemente de lo que intente lograr, no necesita Hadoop, Spark ni ninguna otra solución basada en clúster para procesar un archivo de 2.5GB. Personalmente, recomiendo que la mayoría de las personas no utilicen Hadoop o Spark a menos que tengan conjuntos de datos en el rango de terabytes o mayor. Una sola máquina con 8GB o más debería manejar fácilmente un archivo de 2.5 GB en la memoria. Si no tiene tanta memoria disponible en su máquina local, entonces podría usar una solución basada en la nube como Amazon Web Services.
Como no conozco los detalles, puedo darle algunos consejos generales sobre dónde puede ir desde aquí. Todos mis ejemplos se basan en Python, ya que eso es lo que uso para mi trabajo diario.
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- Reduzca la cantidad de datos que necesita analizar. Puede hacer esto creando un nuevo conjunto de datos que filtre los campos innecesarios.
- El hashing de características es una gran técnica para manejar datos categóricos cuando las categorías no se conocen de antemano. Esto le permite codificar datos categóricos, sin necesidad de revisar primero todo el conjunto de datos.
- Los algoritmos basados en el Descenso de gradiente estocástico funcionan bien para entrenar modelos predictivos utilizando fragmentos incrementales de datos. Nuevamente, esto significa que no tiene que cargar todo su conjunto de datos a la vez para entrenar el modelo.
En mi humilde opinión, hay muchas maneras de manejar un conjunto de datos de este tamaño sin necesidad de una solución compleja como Hadoop. Solo necesita encontrar una solución para sus necesidades específicas.
