منصوبے کے بارے میں
Miller نام سے انڈیکس شدہ، کلید-قدر جوڑی والے ڈیٹا کے لیے ایک کمانڈ لائن ڈیٹا پروسیسنگ ٹول ہے۔ کلاسک یونکس ٹولز کی طرح پوزیشنل فیلڈز گننے کے بجائے، یہ آپ کو فیلڈز کو نام سے حوالہ دینے دیتا ہے، CSV، TSV، JSON، JSON Lines، اور پوزیشنل انڈیکس شدہ ان پٹ جیسے فارمیٹس استعمال کرتے ہوئے۔
README میں بیان کردہ بنیادی صلاحیتیں:
- کثیر المقاصد ڈیٹا ہینڈلنگ: ڈیٹا صفائی، ڈیٹا تخفیف، شماریاتی رپورٹنگ، ڈیو آپس اور سسٹم ایڈمنسٹریشن، لاگ فائل پروسیسنگ، فارمیٹ کنورژن، اور ڈیٹا بیس استفسارات کی پوسٹ پروسیسنگ۔
- نام شدہ فیلڈ آپریشنز: موجودہ فیلڈز سے شمار کردہ نئے فیلڈز شامل کریں، فیلڈز خارج کریں، ترتیب دیں، شماریاتی طور پر جمع کریں، اور خوبصورت پرنٹ کریں، سب کچھ فوری طور پر۔
- فارمیٹ آگاہی: مثال کے طور پر، CSV ترتیب اور tac ہیڈر لائنوں کو پہلے رکھتے ہیں؛ معاون فارمیٹس کے درمیان تبدیلی فراہم کی گئی ہے۔
- اسٹریمنگ ڈیزائن: زیادہ تر آپریشنز کو ایک وقت میں صرف ایک ریکارڈ میموری میں درکار ہوتا ہے، لہٰذا دستیاب RAM سے بڑی فائلوں پر جہاں عملی طور پر ممکن ہو کارروائی کی جا سکتی ہے، اور اسے tail -f سیاق و سباق میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ گہری برقراری کی ضرورت والے آپریشنز (sort، tac، stats1) صرف اتنا ڈیٹا برقرار رکھتے ہیں جتنا درکار ہے۔
- ریکارڈ ہیٹروجنیٹی: مختلف اسکیموں (فیلڈ ناموں) والے ریکارڈز کو باہم ملا کر رکھا جا سکتا ہے، جو کلاسک یونکس ٹولز سے آگے ہے۔
- پائپ دوستانہ: یونکس ٹول کٹ کے ساتھ باہمی تعامل کرتا ہے۔
- ڈیٹا صفائی اور تیاری کے لیے R اور pandas جیسے ڈیٹا تجزیہ ٹولز کی تکمیل کرتا ہے، اور کلائنٹ سائیڈ سلائسنگ، ڈائسنگ، اور ری فارمیٹنگ کے لیے SQL ڈیٹا بیسز کی تکمیل کرتا ہے۔
- پورٹیبل Go میں لکھا گیا ہے جس میں صفر رن ٹائم انحصار ہیں؛ ایک واحد بائنری دوسری مشین پر کاپی کی جا سکتی ہے۔
تنصیب بہت سے پیکیج مینیجرز کے ذریعے دستیاب ہے، بشمول لینکس پر apt/yum/snap، macOS پر Homebrew اور MacPorts، اور Windows پر Chocolatey، WinGet، اور Scoop۔ سورس سے بلڈنگ make (make، make check، make install) یا براہ راست Go کمانڈز کے ساتھ معاون ہے۔ یہ پروجیکٹ BSD-2-Clause لائسنس کے تحت ہے اور وسیع دستاویزات، سبق آموز مواد، اور کمیونٹی مباحثہ چینلز فراہم کرتا ہے۔
Comments
0 people shared their preference · Deer Point appears after 10 participants
Sign in to join the discussion.