इस प्रोजेक्ट के बारे में

Miller नाम-अनुक्रमित, की-वैल्यू पेयर डेटा के लिए एक कमांड-लाइन डेटा-प्रोसेसिंग टूल है। क्लासिक Unix टूल्स की तरह स्थितिगत फ़ील्ड्स की गिनती करने के बजाय, यह आपको फ़ील्ड्स को नाम से संदर्भित करने देता है, CSV, TSV, JSON, JSON Lines और स्थितिगत-अनुक्रमित इनपुट जैसे फॉर्मेट का उपयोग करते हुए। README में वर्णित मुख्य क्षमताएँ: - बहुउद्देशीय डेटा हैंडलिंग: डेटा सफाई, डेटा संकुचन, सांख्यिकीय रिपोर्टिंग, devops और सिस्टम प्रशासन, लॉग-फ़ाइल प्रोसेसिंग, फॉर्मेट रूपांतरण, और डेटाबेस क्वेरीज़ की पोस्ट-प्रोसेसिंग। - नामित-फ़ील्ड संचालन: मौजूदा फ़ील्ड्स से गणना किए गए नए फ़ील्ड जोड़ें, फ़ील्ड हटाएँ, सॉर्ट करें, सांख्यिकीय रूप से एग्रीगेट करें, और प्रिटी-प्रिंट करें, सभी कुछ तुरंत। - फॉर्मेट जागरूकता: उदाहरण के लिए, CSV सॉर्ट और tac हेडर पंक्तियों को पहले रखते हैं; समर्थित फॉर्मेट्स के बीच रूपांतरण प्रदान किया जाता है। - स्ट्रीमिंग डिज़ाइन: अधिकांश संचालनों को एक समय में मेमोरी में केवल एक रिकॉर्ड की आवश्यकता होती है, इसलिए उपलब्ध RAM से बड़ी फ़ाइलों को वहाँ प्रोसेस किया जा सकता है जहाँ कार्यात्मक रूप से संभव हो, और इसे tail -f संदर्भों में उपयोग किया जा सकता है। गहन अवधारण की आवश्यकता वाले संचालन (sort, tac, stats1) केवल उतना ही डेटा बनाए रखते हैं जितना आवश्यक हो। - रिकॉर्ड विषमता: भिन्न स्कीमा (फ़ील्ड नाम) वाले रिकॉर्ड्स को इंटरलीव किया जा सकता है, जो क्लासिक Unix टूल्स से आगे जाता है। - पाइप-अनुकूल: Unix टूलकिट के साथ इंटरऑपरेट करता है। - डेटा की सफाई और तैयारी के लिए R और pandas जैसे डेटा-विश्लेषण टूल्स का पूरक है, और क्लाइंट-साइड स्लाइसिंग, डाइसिंग और रीफॉर्मेटिंग के लिए SQL डेटाबेस का पूरक है। - पोर्टेबल Go में लिखा गया है जिसमें शून्य रनटाइम निर्भरताएँ हैं; एक एकल बाइनरी को दूसरी मशीन पर कॉपी किया जा सकता है। इंस्टॉलेशन कई पैकेज मैनेजरों के माध्यम से उपलब्ध है, जिनमें Linux पर apt/yum/snap, macOS पर Homebrew और MacPorts, और Windows पर Chocolatey, WinGet, और Scoop शामिल हैं। स्रोत से बिल्डिंग make (make, make check, make install) या सीधे Go कमांड्स के साथ समर्थित है। यह प्रोजेक्ट BSD-2-Clause के तहत लाइसेंस प्राप्त है और व्यापक दस्तावेज़ीकरण, ट्यूटोरियल और सामुदायिक चर्चा चैनल प्रदान करता है।