Какой был самый большой объем хранимых данных

Один из самых больших объемов данных, которые я обрабатывал, был порядка 100+ ГБ. Это была аналитическая база данных с логами пользовательских действий за несколько лет. Для работы с такими объемами использовал:

1. Pandas с оптимизациями:

# Чтение по частям
chunk_iter = pd.read_csv('huge_file.csv', chunksize=100000)
for chunk in chunk_iter:
    process(chunk)

2. Dask для распределенной обработки:

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('s3://bucket/*.csv')  # Чтение из облака

3. Базы данных - PostgreSQL с партиционированием или ClickHouse для аналитики.

Ключевые моменты:

• Всегда использую эффективные форматы (Parquet вместо CSV)
• Применяю фильтрацию на ранних этапах
• Для постоянного хранения - облачные решения (S3, GCS)
• Для обработки - распределенные системы (Spark, Dask)