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

WBOY
Freigeben: 2024-06-02 09:20:57
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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

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

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonC++-Parallelverarbeitungstechnologie in der Finanz-Big-Data-Analyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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