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.
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!