Technologie de traitement parallèle C++ dans l'analyse du Big Data financier

C++ utilise la technologie multi-threading et multi-processus pour réaliser un traitement parallèle dans l'analyse du Big Data financier. Il convient aux tâches multi-threading et multi-processus gourmandes en informatique qui nécessitent un accès fréquent à la mémoire, améliorant ainsi les performances et l'efficacité de l'analyse des données. .

Technologie de traitement parallèle C++ dans l'analyse du Big Data financier

La quantité de données générées par le secteur financier a considérablement augmenté et la demande d'analyse du Big Data est devenue de plus en plus urgente. Le C++ est devenu un choix idéal pour l’analyse du Big Data financier en raison de ses hautes performances et de ses capacités de traitement parallèle.

Technologie de traitement parallèle

C++ fournit des technologies de traitement parallèle telles que le multi-threading et le multi-processus :

• Multi-threading : Créez plusieurs threads pour effectuer différentes tâches en même temps et partager la même mémoire espace, adapté aux applications nécessitant une mémoire fréquente. Situation de la visite.

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

• Multi-processus : Créez plusieurs processus pour effectuer différentes tâches en même temps. Chaque processus dispose d'un espace mémoire indépendant, adapté aux tâches gourmandes en calcul.

  #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;
  }

Cas pratique

Nous créons une application d'analyse de données financières qui calcule la moyenne mobile des cours historiques des actions :

#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;
}

Dans ce cas, nous créons plusieurs threads, chaque thread calcule un stock La moyenne mobile parallélise efficacement le processus de calcul.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!