当处理大规模数据时，确实可能面临内存压力和性能问题。以下是一些方法可以帮助减轻这些问题：
分批处理（Batch Processing）：将大规模数据分成较小的批次进行处理，而不是一次性加载整个数据集。这样可以减少内存使用量，并允许在每个批次上进行增量计算或处理。这对于诸如数据清洗、特征提取和模型训练等任务非常有效。
延迟加载（Lazy Loading）：延迟加载是一种策略，只在需要时加载数据，而不是一次性加载所有数据。这可以通过按需读取数据文件、使用迭代器或生成器来实现。延迟加载可以节省内存，并在处理大规模数据时提高性能。
压缩存储（Compression）：使用压缩算法可以减少数据在内存中的占用空间。例如，对于文本数据可以使用压缩算法（如gzip）进行压缩，在内存中存储压缩后的数据，并在需要时进行解压缩操作。这可以节省内存空间，并降低数据传输和存储的开销。
分布式计算（Distributed Computing）：使用分布式计算框架如Apache Hadoop、Apache Spark等，将数据分布在多个计算节点上进行并行处理。这样可以充分利用集群的计算资源，并减少单个节点的内存压力。
内存优化技术：使用一些内存优化技术来减少数据在内存中的占用空间。例如，使用稀疏数据结构来处理稀疏矩阵或高维向量，使用压缩算法来压缩数值型数据，使用位图或布隆过滤器来表示集合等。这些技术可以显著减少内存使用量，并提高性能。
数据分区和分片（Data Partitioning and Sharding）：将数据分成多个分区或分片，分布存储在不同的存储介质或计算节点上。这样可以将数据加载、处理和查询操作分散到多个节点上，减轻单个节点的负载压力，并提高并行处理能力。
数据预处理和采样（Data Preprocessing and Sampling）：在处理大规模数据之前，进行数据预处理和采样可以减小数据规模和复杂度。可以根据任务需求选择合适的预处理方法和采样策略，以保留数据的主要特征和足够的代表性。