Challenge analysis
处理ClueWeb22等亿级数据集时，传统方法面临存储和性能瓶颈。
Optimization solutions
- 分层存储架构：SSD存放热点数据，HDD存储历史数据
- 分布式处理：通过num_workers参数启动多线程，建议每物理核配置1-2个worker
- Batch processing:设置num_selected_docs_per_iter控制每批次处理量(建议10000)
- 结果压缩：输出文件采用gzip压缩节省空间
Management Skills
- 定期执行fetch_docs.py将ID转换为文本，释放存储空间
- 使用access_data.py脚本快速验证特定文档质量
- 输出目录按日期/项目分类管理
实施后可稳定处理2000万+量级的文档爬取任务。
This answer comes from the articleCrawl4LLM: An Efficient Web Crawling Tool for LLM PretrainingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现大规模数据集的高效爬取与管理？
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