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公司在做一批数据处理。 大致任务就是将 450 万的领域名词逐个去与 30 万的产品进行对比，得出与每个名词最相关的那一个产品。 “最相关产品”的计算过程是一个 python 写的 nlp 算法。目前使用公司内部的 Dell T430 Linux 服务器进行测试，每个名词的处理大概需要 30 秒。也就是说只用这一个服务器的话，处理完所有数据，大概需要一个半月的时间。老板希望总处理时间缩短到一个星期之内。 请问类似这种场景，有什么最佳实现吗？
 | 1 faceair 2021-02-20 11:45:11 +08:00 via Android 临时租六台云主机，拆分子任务 |
 | 2 jr55475f112iz2tu 2021-02-20 11:50:34 +08:00 本质上就是要投入资源： 1. 投入人力资源，优化算法，成本是优化算法需要的时间对应的人力成本，当然有可能最后也优化不出来想要的效果，受硬件约束 2. 投入硬件资源，买服务器，成本是服务器使用费 |
 | 3 lekai63 2021-02-20 11:53:13 +08:00 既然是跑算法。 那看看各家云函数？好像 python 都是支持的。 云函数易扩展，搞大并发咯 |
 | 4 linkedsh1005 2021-02-20 17:25:41 +08:00 hadoop |
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