使用 ray.data 进行大规模数据处理（二）：全局视角

问题 1： ray.data 是什么？
回答： ray.data 是基于 ray core 的一层封装，旨在简化大规模数据处理，支持同时使用 CPU 和 GPU 进行异构处理。

问题 2： ray.data 的主要优势是什么？
回答： ray.data 的主要优势在于其简单易用，用户可以通过简洁的代码实现大规模数据处理，同时支持异构计算资源。

问题 3： ray.data 支持哪些计算资源？
回答： ray.data 支持同时使用 CPU 和 GPU 进行数据处理，实现异构计算。

问题 4： ray.data 适合处理什么规模的数据？
回答： ray.data 适合处理大规模数据，能够高效应对数据量较大的场景。

问题 5： 使用 ray.data 需要具备哪些技术背景？
回答： 使用 ray.data 需要基本的编程知识，但不需要深入了解底层实现，因为其封装简化了复杂操作。

问题 6： ray.data 与其他数据处理工具有何不同？
回答： ray.data 的独特之处在于其基于 ray core 的封装，支持异构计算，同时提供简单易用的接口。

问题 7： ray.data 是否支持分布式数据处理？
回答： 是的，ray.data 基于 ray core，天然支持分布式数据处理，能够高效处理大规模数据。

问题 8： ray.data 的学习曲线如何？
回答： ray.data 的学习曲线较为平缓，因其设计注重简洁性，用户可以快速上手并应用于实际场景。

问题 9： ray.data 是否适合处理实时数据？
回答： ray.data 主要用于大规模数据处理，是否适合实时数据处理取决于具体场景和需求。

问题 10： 如何开始使用 ray.data？
回答： 可以通过官方文档和示例代码快速入门，安装 ray 库并按照指南进行配置即可开始使用 ray.data。