大家来讨论一下,SAS怎样才能读入就处理,这样能够处理无限大的数据

刚入门，不太懂，帮顶了！

不要把数据都读到内存里就好了，需要的时候读入，不需要的时候就释放掉空间。当然如果数据需要计算多次，那就需要改改算法，尽量只读一次来算

我也很关注这种性能问题！

我还没处理过海量的数据..很多书上不是说hash只是把数据的地址映射到内存，再通过地址来访问数据...不知道这样是不是会快点..？求解...

好问题！！！

怎么我觉得很简单呀，读入数据太简单不过了，直接写入代码不就可以了，
libname aa 'e:\sasdata';
data aa.data;
file 'E:\sasdata\data.txt';
input name$ age gender$;
file print;
put name $ age gender$;
run;
是不是要这样的手动输入呢？
我觉得你们那些问题都可以用代码实现。
libname aa "e:\sasdata"
data aa.class
input name $ age gender$;
cards;
张涛 4 男
   。
   。
run;
proc print;
run;
如果从文件中读取，那也不用多说了，你们应该知道，我就不班门弄斧了!

128# sophiafinn 大数据我知道怎么导入，找我就行了，你那是什么文件格式的？

赫赫, 偶的处理级别没这么HUGE,因此除有时报错外,SAS基本可以处理. 但要本质解决这个问题, 恐怕是IT或者算法的问题了.  
本质上处理起来必须用内存缓冲技术,即要用到时分块地进入内存, 不用时存入临时文件. 那么接下来的问题就是如何处理分块矩阵拉,本质上任何算法都是矩阵运算,因此所有算法都要相应地为分块矩阵服务.比如原来简单的矩阵相乘, 如果分块计算,然后复原就困难点拉. 如果是特征值运算,那算法的复杂性就成倍上升.
其次是IT技术,比如多CPU处理, 分机协同处理. 偶不是很懂这些.
但本质仍然是算法. 比如稀疏矩阵就要用特殊算法才可行.
说得再理论点, 关键还是看你要解决的问题, 如果本身是NP问题, 估计再好的算法也无能为力了.

并行可以不？

SAS本来就是分块读入的啦。