在数据分析中处理大型数据集需要结合分布式系统、高效的处理技术和优化的数据存储。主要方法是使用像 Apache Hadoop 或 Apache Spark 这样的分布式计算框架，它们将数据分割成更小的块，并在多台机器上并行处理。例如，存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据集被分成块，每个块在节点上复制以实现容错。然后像 Spark 这样的工具并行处理这些块，利用集群资源来减少计算时间。这种分布式方法确保了可扩展性，因为添加更多节点可以处理不断增加的数据量，而无需彻底修改整个系统。
另一个关键方面是优化数据处理工作流程。像延迟计算（在 Spark 中使用）这样的技术会延迟计算直到必要时，从而减少不必要的操作。在管道早期进行数据抽样或过滤也可以最大限度地减少处理量。例如，如果分析用户行为，在运行复杂的聚合之前过滤掉不活跃用户可以减少工作量。像 Parquet 或 ORC 这样的列式存储格式通过按列而不是按行存储数据来提高效率，从而可以更快地查询特定字段。压缩算法（例如 Snappy）进一步降低了存储成本和 I/O 开销。开发人员还可以使用内存缓存来保持频繁访问的数据可用，避免重复的磁盘读取。
最后，性能调优和监控至关重要。像 Spark 的查询优化器或数据库索引这样的工具通过最大限度地减少数据扫描来帮助加速操作。例如，在 Spark 中应用谓词下推确保在将数据加载到内存之前在存储级别应用过滤器。使用像 Ganglia 或 Prometheus 这样的工具监控资源使用情况（CPU、内存、网络）有助于识别瓶颈。按有意义的标准（例如，日期或区域）对数据进行分区可确保查询仅针对相关的子集。一个真实的例子是一个电子商务平台按年和月对销售数据进行分区，允许分析师查询特定时期，而无需扫描整个数据集。这些策略与迭代测试和调整相结合，可以有效地处理大规模数据。