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在 Linux 系統中，使用 Ruby 處理大數據可以通過以下幾種方案實現：
對于大文件，可以使用 Ruby 的 File 類的 read 方法分塊讀取文件內容。這樣可以避免一次性加載整個文件到內存中，從而減少內存消耗。
BLOCK_SIZE = 1024 * 1024 # 1MB
file_path = "large_file.txt"
File.open(file_path, "r") do |file|
while block = file.read(BLOCK_SIZE)
# 處理當前塊的數據
end
end
對于需要處理的數據量非常大的情況，可以使用流式處理庫，如 CSV 或 JSON 等。這些庫允許你逐行或逐項處理數據，而不是一次性加載整個文件。
例如，處理大型 CSV 文件：
require "csv"
file_path = "large_file.csv"
CSV.foreach(file_path, headers: true) do |row|
# 處理每一行數據
end
對于 CPU 密集型任務，可以使用并行處理庫，如 Parallel 或 concurrent-ruby，將任務分發到多個線程或進程上執行。這樣可以充分利用多核 CPU 的性能，提高處理速度。
例如，使用 Parallel 庫并行處理數組中的元素：
require "parallel"
data = [1, 2, 3, 4, 5]
results = Parallel.map(data) do |item|
# 處理每個元素，返回結果
end
對于一些特定的大數據處理任務，可以考慮使用外部工具，如 awk、sed 或 grep 等。這些工具通常在命令行中使用，但可以通過 Ruby 的 system 方法或 Open3 模塊調用。
例如，使用 grep 過濾包含特定關鍵字的行：
keyword = "example"
file_path = "large_file.txt"
system("grep '#{keyword}' #{file_path}")
綜上所述，處理大數據時可以根據具體場景選擇合適的方案，結合多種方法來實現高效的數據處理。
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