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數據壓縮：在處理大規模圖數據時，可以使用數據壓縮技術來減小數據集的大小，從而減少數據傳輸和存儲的開銷。
數據分片：將大規模圖數據分割成多個小的數據片段，分布式處理每個數據片段，可以提高處理效率和并行性。
數據預處理：在處理大規模圖數據之前，可以進行數據預處理，包括數據清洗、去重、排序等操作，以減少后續處理過程中的計算量。
數據索引：為大規模圖數據建立索引，提高數據的查詢和訪問效率。
內存優化：使用內存緩存技術，將頻繁訪問的數據緩存到內存中，減少磁盤訪問的開銷。
并行計算：利用并行計算框架如MapReduce或Spark等，對大規模圖數據進行并行處理，提高處理速度和效率。
數據分布式存儲：將大規模圖數據存儲在分布式存儲系統中，如Hadoop HDFS或Amazon S3等，以提高數據的可靠性和可擴展性。
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