금융 빅데이터 분석에서의 C++ 병렬처리 기술

C++는 멀티스레딩 및 멀티프로세스 기술을 사용하여 금융 빅데이터 분석에서 병렬 처리를 달성하며 빈번한 메모리 액세스가 필요한 멀티스레딩 및 멀티프로세스 컴퓨팅 집약적 작업에 적합하여 데이터 분석의 성능과 효율성을 향상시킵니다. .

금융 빅데이터 분석에서의 C++ 병렬처리 기술

금융 산업에서 생성되는 데이터의 양이 급격히 증가하면서 빅데이터 분석에 대한 수요가 점점 더 시급해지고 있습니다. C++는 고성능 및 병렬 처리 기능으로 인해 금융 빅데이터 분석에 이상적인 선택이 되었습니다.

병렬 처리 기술

C++은 멀티스레딩 및 멀티프로세스와 같은 병렬 처리 기술을 제공합니다.

• 멀티스레딩: 여러 스레드를 생성하여 동시에 다른 작업을 수행하고 동일한 메모리를 공유합니다. 공간, 빈번한 메모리가 필요한 애플리케이션에 적합 방문 상황.

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

• 다중 프로세스: 다양한 작업을 동시에 수행할 수 있는 여러 프로세스를 만듭니다. 각 프로세스에는 컴퓨팅 집약적인 작업에 적합한 독립적인 메모리 공간이 있습니다.

  #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;
  }

실용 사례

과거 주가의 이동 평균을 계산하는 재무 데이터 분석 애플리케이션을 만듭니다.

#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;
}

이 경우 여러 스레드를 생성하고 각 스레드는 주식을 계산합니다. 이동 평균은 효과적으로 병렬화됩니다. 계산 과정.

위 내용은 금융 빅데이터 분석에서의 C++ 병렬처리 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!