डैस्क पायथन में समानांतर कंप्यूटिंग के लिए एक शक्तिशाली, लचीली ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। एक कंप्यूटर से सर्वर के क्लस्टर तक स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया, Dashk एनालिटिक्स के लिए उन्नत समानता प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता को कई कोर में बड़ी गणना करने की अनुमति मिलती है। डैस्क बड़े डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है, जो समानांतर कंप्यूटिंग कार्यों के लिए अपाचे स्पार्क का विकल्प प्रदान करता है जिसके लिए पायथन की आवश्यकता होती है।
डस्क का इतिहास
यह परियोजना एक ओपन-सोर्स पहल के रूप में शुरू हुई और पहली बार 2014 में इसके निर्माता मैथ्यू रॉकलिन द्वारा घोषित की गई थी। उस समय एनाकोंडा इंक के साथ काम करने वाले एक डेवलपर रॉकलिन ने पायथन में इन-मेमोरी प्रोसेसिंग की कम्प्यूटेशनल सीमाओं को संबोधित करने की मांग की, विशेष रूप से न्यूमपी और पांडा जैसे लोकप्रिय पुस्तकालयों में। ये उपकरण बड़े-से-मेमोरी डेटासेट के साथ कुशलता से काम करने के लिए संघर्ष करते थे, एक सीमा जिसे डैस्क ने दूर करने की कोशिश की।
डस्क को समझना
डैस्क समानांतर और मेमोरी से बड़ी गणनाओं को छोटे-छोटे कार्यों में तोड़कर, इन कार्यों को समानांतर तरीके से निष्पादित करके और मेमोरी संसाधनों को ठीक से प्रबंधित करके सुविधा प्रदान करता है। ऐसा करने के लिए डैस्क एक सरल रणनीति अपनाता है: यह एक कार्य शेड्यूलिंग ग्राफ़, एक निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ़ (डीएजी) बनाता है जो निष्पादित की जाने वाली गणनाओं के अनुक्रम का वर्णन करता है।
इसके मूल में, Dashk दो घटकों के आसपास बनाया गया है:
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गतिशील कार्य शेड्यूलिंग: यह गणना के लिए अनुकूलित है और बड़े डेटा संरचनाओं को संभाल सकता है।
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"बिग डेटा" संग्रह: ये सरणियों, सूचियों और पांडा डेटाफ्रेम की नकल करते हैं, लेकिन उन डेटासेट पर समानांतर में काम कर सकते हैं जो मेमोरी में फिट नहीं होते हैं, उन्हें छोटे, प्रबंधनीय भागों में तोड़कर।
डस्क की आंतरिक संरचना
डैस्क समानांतर में कार्य ग्राफ़ निष्पादित करने के लिए एक वितरित शेड्यूलर का उपयोग करता है। यह अनुसूचक कार्यों के निष्पादन का समन्वय करता है और क्लस्टर में कार्यकर्ता नोड्स के बीच संचार को संभालता है। शेड्यूलर और कर्मचारी एक केंद्रीय 'वितरित शेड्यूलर' के माध्यम से संवाद करते हैं, जिसे एक अलग पायथन प्रक्रिया के रूप में कार्यान्वित किया जाता है।
जब कोई गणना सबमिट की जाती है, तो Dashk पहले गणना का प्रतिनिधित्व करने वाला एक कार्य ग्राफ़ बनाता है। ग्राफ़ में प्रत्येक नोड एक पायथन फ़ंक्शन का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि प्रत्येक किनारा डेटा (आमतौर पर एक पायथन ऑब्जेक्ट) का प्रतिनिधित्व करता है जो फ़ंक्शंस के बीच स्थानांतरित किया जाता है।
डस्क वितरित शेड्यूलर फिर ग्राफ़ को छोटे, अधिक प्रबंधनीय भागों में तोड़ता है और इन भागों को क्लस्टर में कार्यकर्ता नोड्स को सौंपता है। प्रत्येक कार्यकर्ता नोड अपने निर्धारित कार्य करता है और शेड्यूलर को परिणाम रिपोर्ट करता है। शेड्यूलर इस बात पर नज़र रखता है कि ग्राफ़ के कौन से हिस्से पूरे हो चुके हैं और कौन से अभी भी लंबित हैं, गणना की स्थिति और क्लस्टर में उपलब्ध संसाधनों के आधार पर अपने शेड्यूलिंग निर्णयों को समायोजित करता है।
डैस्क की मुख्य विशेषताएं
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समानता: डैस्क आधुनिक मल्टीकोर प्रोसेसर और वितरित वातावरण की शक्ति का शोषण करते हुए, समानांतर में संचालन निष्पादित कर सकता है।
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अनुमापकता: यह एकल-मशीन से क्लस्टर-आधारित गणनाओं तक निर्बाध रूप से स्केल कर सकता है।
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एकीकरण: डैस्क मौजूदा पायथन लाइब्रेरी जैसे पांडास, न्यूमपी और स्किकिट-लर्न के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होता है।
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FLEXIBILITY: यह डेटा एनालिटिक्स और डेटा ट्रांसफॉर्मेशन से लेकर मशीन लर्निंग तक कई प्रकार के कार्यों को संभाल सकता है।
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मेमोरी से बड़े डेटासेट को संभालना: डेटा को छोटे-छोटे हिस्सों में तोड़कर, डैस्क उन डेटासेट को संभाल सकता है जो मेमोरी में फिट नहीं होते हैं।
डस्क के प्रकार
जबकि डस्क मूल रूप से एक एकल पुस्तकालय है, यह कई डेटा संरचनाएं या 'संग्रह' प्रदान करता है जो परिचित पायथन डेटा संरचनाओं की नकल और विस्तार करते हैं। इसमे शामिल है:
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डस्क ऐरे: NumPy के ndarray इंटरफ़ेस की नकल करता है और NumPy के अधिकांश API का समर्थन कर सकता है। इसे बड़े डेटासेट के लिए डिज़ाइन किया गया है जो मेमोरी में फिट नहीं होते हैं।
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डस्क डेटाफ़्रेम: पांडास डेटाफ़्रेम इंटरफ़ेस को प्रतिबिंबित करता है और पांडास एपीआई के एक सबसेट का समर्थन करता है। पांडा के समान इंटरफ़ेस वाले बड़े-से-मेमोरी डेटासेट को संसाधित करने के लिए उपयोगी।
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डैस्क बैग: जैसे संचालन कार्यान्वित करता है
map,filter,groupbyसामान्य पायथन वस्तुओं पर। यह JSON या XML जैसे अर्ध-संरचित डेटा के साथ काम करने के लिए उपयुक्त है। -
डस्क एम.एल: यह स्केलेबल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रदान करता है जो अन्य डस्क संग्रहों के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होता है।
डैस्क का उपयोग करने के तरीके
डैस्क बहुमुखी है और इसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:
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डेटा परिवर्तन और प्रीप्रोसेसिंग: डैस्क के डेटाफ़्रेम और सरणी संरचनाएं समानांतर में बड़े डेटासेट के कुशल परिवर्तन की अनुमति देती हैं।
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मशीन लर्निंग: डैस्क-एमएल स्केलेबल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक सूट प्रदान करता है, जो बड़े डेटासेट से निपटने के दौरान विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है।
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सिमुलेशन और जटिल गणना: डस्क विलंबित इंटरफ़ेस का उपयोग समानांतर में मनमानी गणना करने के लिए किया जा सकता है।
अपनी बहुमुखी प्रतिभा और शक्ति के बावजूद, डस्क चुनौतियाँ पेश कर सकता है। उदाहरण के लिए, कुछ एल्गोरिदम आसानी से समानांतर नहीं होते हैं और डैस्क की वितरित कंप्यूटिंग क्षमताओं से महत्वपूर्ण लाभ नहीं उठा सकते हैं। इसके अलावा, किसी भी वितरित कंप्यूटिंग सिस्टम की तरह, डैस्क गणना नेटवर्क बैंडविड्थ द्वारा सीमित हो सकती है, खासकर क्लस्टर पर काम करते समय।
समान उपकरणों के साथ तुलना
डैस्क की तुलना अक्सर अन्य वितरित कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क से की जाती है, विशेष रूप से अपाचे स्पार्क से। यहां एक संक्षिप्त तुलना है:
| विशेषताएँ | डस्क | अपाचे स्पार्क |
|---|---|---|
| भाषा | अजगर | स्काला, जावा, पायथन, आर |
| उपयोग में आसानी | उच्च (विशेषकर पायथन उपयोगकर्ताओं के लिए) | मध्यम |
| पारिस्थितिकी तंत्र | पायथन डेटा स्टैक के साथ मूल एकीकरण (पांडा, न्यूमपी, स्किकिट-लर्न) | व्यापक (स्पार्क एसक्यूएल, एमएललिब, ग्राफएक्स) |
| अनुमापकता | अच्छा | उत्कृष्ट |
| प्रदर्शन | तेज़, जटिल गणनाओं के लिए अनुकूलित | तेज़, डेटा फेरबदल संचालन के लिए अनुकूलित |
डैस्क से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियाँ
जैसे-जैसे डेटा का आकार बढ़ता जा रहा है, डस्क जैसे उपकरण तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। Dashk सक्रिय विकास के अधीन है, और भविष्य के अपडेट का उद्देश्य PyData पारिस्थितिकी तंत्र में अन्य पुस्तकालयों के साथ प्रदर्शन, स्थिरता और एकीकरण में सुधार करना है।
बड़े डेटा के साथ मशीन लर्निंग डस्क के लिए एक आशाजनक क्षेत्र है। स्किकिट-लर्न और XGBoost जैसी लाइब्रेरियों के साथ निर्बाध रूप से काम करने की डैस्क की क्षमता इसे वितरित मशीन लर्निंग कार्यों के लिए एक आकर्षक उपकरण बनाती है। भविष्य के विकास इन क्षमताओं को और मजबूत कर सकते हैं।
प्रॉक्सी सर्वर और डैस्क
जब Dashk बाहरी संसाधनों के साथ इंटरैक्ट करता है तो प्रॉक्सी सर्वर सुरक्षा और नियंत्रण की एक अतिरिक्त परत प्रदान करके Dashk वातावरण में भूमिका निभा सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग इंटरनेट पर Dashk कार्यकर्ताओं और डेटा स्रोतों या भंडारण सेवाओं के बीच यातायात को नियंत्रित और निगरानी करने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, यह सुनिश्चित करने के लिए ध्यान रखा जाना चाहिए कि प्रॉक्सी सर्वर एक बाधा न बने जो डैस्क के प्रदर्शन को सीमित कर दे।
सम्बंधित लिंक्स
- डस्क दस्तावेज़ीकरण: डैस्क के सभी पहलुओं को कवर करने वाला व्यापक आधिकारिक दस्तावेज़।
- डस्क गिटहब रिपॉजिटरी: डस्क का स्रोत कोड, उदाहरणों और समस्या ट्रैकिंग के साथ।
- डस्क ट्यूटोरियल: नए उपयोगकर्ताओं के लिए Dashk के साथ आरंभ करने के लिए एक विस्तृत ट्यूटोरियल।
- डस्क ब्लॉग: आधिकारिक ब्लॉग जिसमें डैस्क से संबंधित अपडेट और उपयोग के मामले शामिल हैं।
- डस्क उपयोग के मामले: वास्तविक दुनिया के उदाहरण कि डस्क का उपयोग कैसे किया जा रहा है।
- डस्क एपीआई: डैस्क के एपीआई के बारे में विस्तृत जानकारी।
