বড় বড় উপাত্ত নির্ভর করা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে এক সাধারণ চ্যালেঞ্জ।

পাইথন- এ বড় উপাত্ত ব্যবস্থাপনার জন্য টেকনিক

বিভিন্ন উপাত্তের মাধ্যমে তথ্য প্রবাহ, খণ্ডিং, এবং বিতরণ করার মতো বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে পাইথন প্রচুর পরিমাণ উপাত্ত সংগ্রহ করার জন্য বিভিন্ন উপায় সরবরাহ করে ।

চিং এর সাথে পান্ডাদের ব্যবহার

পান্ডা লাইব্রেরি তথ্যের ব্যবহারের জন্য জনপ্রিয় । তথ্য সংরক্ষণের জন্য তথ্যের জন্য অনেক বড় । যখন ডেটা-সেটের মধ্যে দিয়ে তৈরি হওয়ার সময় পান্ডারা, কে- ডি- ই তথ্যের পরিমাণ তথ্য পড়ার অনুমতি দেয়, তখন পান্ডারা এর ছোট ছোট অংশ ব্যবহার করে, মেমরির ভার কমিয়ে দেয় ।

যেমন:

[[[F] write [file] csv].csv [server], ছোট মাপের ফাইল #x2002;[F]

Dask দ্বারা ডিস্ট্রিবিউটেডStop (passed)

Dak cs দ্বারা সমান্তরাল এবং বিতরণকৃত কম্পিউটিংের ক্ষমতা প্রসারিত করে । একাধিক কোর অথবা মেশিন জুড়ে ছোট আকারের ডাটার মধ্যে বিভক্ত করে এটির মাধ্যমে একটি বড় উপাত্ত উৎপাদন করা হয়, যা এটিকে বড় উপাত্ত কাজের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।

Dask Datafem ব্যবহার করা হচ্ছে:

[[F] [F] det dest de ‘'gr][FO]

[[F] dot] d [server] csv].csv [-csv][F00][Q]

তথ্য একত্রিত করার প্রক্রিয়া

এই যন্ত্রগুলো বোতলের মধ্যে দিয়ে তৈরি করা যন্ত্রগুলোকে শনাক্ত করতে পারে, যাতে সেগুলো স্থির করতে পারে ।

এ ছাড়া, ডাটাবেসের ব্যবস্থা অথবা মেঘ সংগ্রহ করার কাজ, বড় বড় তথ্য পরিচালনা করার সময় দ্রুত কাজ বন্ধ করা এবং সেগুলো সংগ্রহ করার জন্য প্রয়োজনীয় উন্নতি করা সম্ভব ।