大规模复杂数据集的并行处理和优化方法

本发明属于数据集处理技术领域，具体涉及大规模复杂数据集的并行处理和优化方法，并行处理和优化方法包括以下步骤：步骤1.数据预处理：清洗和规范化数据，处理缺失值和异常值，将数据转换为适合并行处理的格式；步骤2.数据分片：根据数据集的特性和处理需求，将数据集划分为更小的部分，步骤3.任务分解：将处理任务分解为多个独立的子任务，设计任务之间的依赖关系。该发明能够通过任务分解和并行处理提升数据处理速度，优化资源使用，确保结果准确可靠，并增强系统灵活性和扩展性，通过监控与优化，保障性能和数据安全，同时降低成本，提高生产力。