C++-Parallelverarbeitungstechnologie in der Finanz-Big-Data-Analyse

C++ nutzt Multithreading- und Multiprozesstechnologie, um eine parallele Verarbeitung in der Finanz-Big-Data-Analyse zu erreichen. Es eignet sich für rechenintensive Multithreading- und Multiprozess-Aufgaben, die häufigen Speicherzugriff erfordern, und verbessert so die Leistung und Effizienz der Datenanalyse .

C++-Parallelverarbeitungstechnologie in der Finanz-Big-Data-Analyse

Die von der Finanzbranche generierte Datenmenge ist dramatisch gestiegen und die Nachfrage nach Big-Data-Analysen ist immer dringlicher geworden. C++ ist aufgrund seiner hohen Leistung und Parallelverarbeitungsfähigkeiten zur idealen Wahl für die Finanz-Big-Data-Analyse geworden.

Parallele Verarbeitungstechnologie

C++ bietet parallele Verarbeitungstechnologien wie Multithreading und Multiprozess:

• Multithreading: Erstellen Sie mehrere Threads, um verschiedene Aufgaben gleichzeitig auszuführen und den gleichen Speicher zu teilen Platz, geeignet für Anwendungen, die häufiges Gedächtnis erfordern. Situation des Besuchs.

  #include <thread>
  
  void task1() { ... }
  void task2() { ... }
  
  int main() {
  std::thread t1(task1);
  std::thread t2(task2);
  t1.join();
  t2.join();
  return 0;
  }

• Multiprozess: Erstellen Sie mehrere Prozesse, um verschiedene Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Jeder Prozess verfügt über einen unabhängigen Speicherplatz, der für rechenintensive Aufgaben geeignet ist.

  #include <cstdlib>
  
  void task1() { ... }
  void task2() { ... }
  
  int main() {
  pid_t child1 = fork();
  if (child1 == 0) {
    task1();
    exit(0);
  }
  pid_t child2 = fork();
  if (child2 == 0) {
    task2();
    exit(0);
  }
  waitpid(child1, NULL, 0);
  waitpid(child2, NULL, 0);
  return 0;
  }

Praktischer Fall

Wir erstellen eine Finanzdatenanalyseanwendung, die den gleitenden Durchschnitt historischer Aktienkurse berechnet:

#include <vector>
#include <thread>

struct StockData {
  std::string ticker;
  std::vector<double> prices;
};

void calculateMovingAverage(StockData& stock_data, int window_size) {
  for (size_t i = 0; i < stock_data.prices.size() - window_size + 1; i++) {
    double sum = 0;
    for (size_t j = 0; j < window_size; j++) {
      sum += stock_data.prices[i + j];
    }
    stock_data.prices[i] = sum / window_size;
  }
}

int main() {
  std::vector<StockData> stocks = {{"AAPL", {}}, {"MSFT", {}}};
  // 填充股票数据
  // ...

  std::vector<std::thread> threads;
  for (auto& stock : stocks) {
    threads.emplace_back([&stock] { calculateMovingAverage(stock, 5); });
  }

  for (auto& thread : threads) {
    thread.join();
  }

  // 打印计算结果
  // ...
  return 0;
}

In diesem Fall erstellen wir mehrere Threads, jeder Thread berechnet eine Aktie. Der gleitende Durchschnitt wird effektiv parallelisiert den Berechnungsprozess.

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