加载大型数据集通常会导致内存相关的问题。当数据集超过可用 RAM 时，尝试一次性加载所有数据可能会导致应用程序崩溃或系统运行缓慢。例如，在 Python 中使用 Pandas 时如果不加小心，可能会导致问题，因为 pandas.read_csv() 默认将整个文件加载到内存中。如果将一个 10GB 的 CSV 文件直接加载到 DataFrame 中，由于类型转换或中间操作，可能会占用 15-20GB 的 RAM。为了避免这种情况，开发人员应该使用分块加载（例如，Pandas 中的 chunksize）或 Dask 或 Apache Spark 等工具，这些工具可以增量处理数据。例如，逐行流式传输数据或使用生成器可以防止内存溢出，同时保持性能。
另一个常见的陷阱是低效的数据类型处理。大型数据集通常包含存储为过于通用的类型（例如，字符串或 64 位浮点数）的列，从而浪费内存。例如，如果值很小，则存储为 int64 的整数列可能只需要 int16。类似地，存储为字符串（例如，“男”/“女”）的分类数据可以转换为 Pandas 的 category dtype，从而将内存使用量减少多达 90%。将日期解析为字符串而不是日期时间类型也会膨胀内存并限制查询效率。开发人员应该在加载期间显式定义列类型（例如，使用 dtype 参数），并使用分析工具来识别优化机会。
第三个问题是数据不一致时处理错误不充分。大型数据集通常包含缺失值、格式错误的行或编码错误，这些会中断加载。例如，具有不一致引号或意外分隔符的 CSV 可能会导致解析器在过程中失败。类似地，如果未处理数字列中的缺失值，可能会触发错误（例如，Pandas 中的 NaN 处理）。开发人员应该通过指定错误处理策略（例如，Pandas 中的 error_bad_lines=False）或使用模式验证库来提前验证数据。Great Expectations 等工具或自定义脚本可以预先扫描数据集中的异常情况，确保更顺利的摄取。例如，跳过无效行或记录错误以供以后审查可以防止崩溃并保持工作流程的连续性。