大数据优化程序可以从多个方面入手，以下是一些具体的优化策略：
数据源读取效率
使用软件内置的高效读取函数，如大智慧中的Read（）函数和达信中的Ryy（）函数，可以大幅提升数据读取速度。
算法逻辑优化
减少不必要的循环和计算，合理利用软件内置的计算函数，例如大智慧中的Ref（）函数获取历史数据，达信中的Sma（）函数计算移动平均线，这些都能提高运算效率。
并行计算
合理利用软件的并行计算功能，将复杂计算任务分解，同时在多核CPU上并行执行，可大幅缩短程序运行时间。
内存管理
尽量减少不必要的数据缓存，合理控制内存使用，避免内存溢出。
使用生成器
在处理大量数据时，使用生成器替代列表可以避免一次性将所有数据加载到内存中，从而减少内存占用。
分块读取大文件
当需要处理大文件时，可以采用分块读取的方式，避免一次性读入整个文件，从而减少内存占用和提高处理速度。
选择合适的数据结构
根据具体的计算需求选择合适的数据结构，例如使用哈希表进行快速查找，使用树结构处理具有层次结构的数据。
并发编程
利用CPU的多核心特性，通过并发编程技术将计算任务分解成多个子任务并行工作，从而提高计算效率。
数据库优化
优化SQL语句，使用关系数据库时，不同的SQL写法可能带来性能差距。
处理数据倾斜问题，例如通过过滤掉无用的数据来避免单个Reduce任务长时间运行。
数据压缩和缓存
对于历史数据等不常用的数据，可以进行压缩存储，以减少存储空间和提高查询速度。
使用数据缓存技术，将热门数据缓存到内存中，减少数据库查询压力。
分布式计算
使用分布式计算框架，如Hadoop和Spark，进行分布式计算，加快数据处理速度。
批量操作
尽量使用批量操作来处理大量数据，而不是逐条进行操作，以提高效率。
通过这些优化策略，可以显著提高大数据程序的运行效率和性能。根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的优化方法进行实施。