डेटा प्रवाह: Difference between revisions

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== यह भी देखें ==
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* [[बाइनरी मॉड्यूलर डेटाफ्लो मशीन|बाइनरी मॉड्यूलर डेटाप्रवाह मशीन]] (बीएमडीएफएम)
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* [[अनुक्रमिक प्रक्रियाओं का संचार करना]]
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* डेटाप्रवाह प्रोग्रामिंग (एक प्रोग्रामिंग भाषा प्रतिमान)
* डेटाप्रवाह प्रोग्रामिंग (एक प्रोग्रामिंग भाषा प्रतिमान)
* एरलांग (प्रोग्रामिंग भाषा)
* एरलांग (प्रोग्रामिंग भाषा)
* [[प्रवाह आधारित प्रोग्रामिंग]] (FBP)
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* [[प्रवाह नियंत्रण (डेटा)]]
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* [[कार्यात्मक प्रतिक्रियाशील प्रोग्रामिंग]]
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* [[अवस्था संक्रमण]]
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* थीनो_ (सॉफ्टवेयर)
* थीनो (सॉफ्टवेयर)
* [[वार्ड-मेलोर पद्धति]]
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== संदर्भ ==
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Revision as of 16:18, 3 March 2023

कम्प्यूटिंग में, डेटा प्रवाह एक व्यापक अवधारणा है, जिसके अनुप्रयोग और संदर्भ के आधार पर विभिन्न अर्थ हैं। सॉफ़्टवेयर वास्तुशिल्प के संदर्भ में, डेटा प्रवाह स्ट्रीम प्रोसेसिंग या प्रतिक्रियाशील प्रोग्रामिंग से संबंधित है।

सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर

डेटाप्रवाह प्रोग्रामिंग एक सॉफ्टवेयर प्रतिमान है जो एक निर्देशित ग्राफ के रूप में संगणनाओं का प्रतिनिधित्व करने के विचार पर आधारित है, जहां नोड्स संगणनाएं हैं और किनारों के साथ डेटा प्रवाह होता है।[1] डेटा प्रवाह को स्ट्रीम प्रोसेसिंग या रिएक्टिव प्रोग्रामिंग भी कहा जा सकता है।[2]

विभिन्न रूपों की कई डेटा-प्रवाह/स्ट्रीम प्रोसेसिंग भाषाएं (स्ट्रीम प्रोसेसिंग देखें) हैं। डेटा-प्रवाह हार्डवेयर (डेटाप्रवाह आर्किटेक्चर देखें) क्लासिक वॉन न्यूमैन वास्तुकला का एक विकल्प है। डेटा प्रवाह प्रोग्रामिंग का सबसे स्पष्ट उदाहरण स्प्रेडशीट के साथ प्रतिक्रियाशील प्रोग्रामिंग के रूप में जाना जाने वाला सबसेट है। जैसे ही एक उपयोगकर्ता नए मूल्यों में प्रवेश करता है, वे तुरंत गणना के लिए अगले तार्किक अभिनेता या सूत्र में प्रेषित हो जाते हैं।

वितरित डेटा प्रवाह को एक प्रोग्रामिंग अमूर्त के रूप में भी प्रस्तावित किया गया है जो वितरित बहु-प्रोटोकॉल की गतिशीलता को कैप्चर करता है। डेटा प्रवाह प्रोग्रामिंग की डेटा-केंद्रित परिप्रेक्ष्य विशेषता उच्च-स्तरीय कार्यात्मक विनिर्देशों को बढ़ावा देती है और सिस्टम घटकों के बारे में औपचारिक तर्क को सरल बनाती है।

हार्डवेयर आर्किटेक्चर

1970 और 1980 के दशक की शुरुआत में डेटा प्रवाह के लिए हार्डवेयर आर्किटेक्चर कंप्यूटर आर्किटेक्चर रिसर्च का एक प्रमुख विषय था। मैसाचुसेट्स की तकनीकी संस्था (एमआईटी) के जैक डेनिस ने स्थैतिक डेटाप्रवाह आर्किटेक्चर के क्षेत्र का नेतृत्व किया। डिज़ाइन जो डेटा निर्भरता टैग के रूप में पारंपरिक मेमोरी एड्रेस का उपयोग करते हैं, उन्हें स्टैटिक डेटाफ़्लो मशीन कहा जाता है। इन मशीनों ने एक ही दिनचर्या के कई उदाहरणों को एक साथ निष्पादित करने की अनुमति नहीं दी क्योंकि साधारण टैग उनके बीच अंतर नहीं कर सके। सामग्री-पता योग्य मेमोरी का उपयोग करने वाले डिज़ाइन को अरविंद (कंप्यूटर वैज्ञानिक) द्वारा गतिशील डेटा प्रवाह मशीन कहा जाता है। वे समांतरता को सुविधाजनक बनाने के लिए स्मृति में टैग का उपयोग करते हैं।

कंप्यूटर के घटकों के माध्यम से डेटा कंप्यूटर के चारों ओर प्रवाहित होता है। इसमें इनपुट उपकरणों से प्रवेश किया जाता है और आउटपुट उपकरणों (प्रिंटर आदि) के माध्यम से छोड़ा जा सकता है।

समवर्ती

डेटाप्रवाह नेटवर्क समवर्ती रूप से निष्पादित प्रक्रियाओं या ऑटोमेटा का एक नेटवर्क है जो चैनलों पर डेटा भेजकर संचार (संदेश देना देखें।) कर सकता है।

कहन प्रक्रिया नेटवर्क में, जाइल्स क्हान के नाम पर, प्रक्रियाएं निर्धारित होती हैं। इसका तात्पर्य यह है कि प्रत्येक निर्धारित प्रक्रिया इनपुट स्ट्रीम से आउटपुट स्ट्रीम तक एक निरंतर कार्य की गणना करती है, और निर्धारित प्रक्रियाओं का एक नेटवर्क स्वयं निर्धारित होता है, इस प्रकार एक निरंतर कार्य की गणना करता है। इसका तात्पर्य है कि ऐसे नेटवर्क के व्यवहार को पुनरावर्ती समीकरणों के एक सेट द्वारा वर्णित किया जा सकता है, जिसे निश्चित बिंदु सिद्धांत का उपयोग करके हल किया जा सकता है। डेटा के संचलन और परिवर्तन को आकृतियों और रेखाओं की एक श्रृंखला द्वारा दर्शाया गया है।

अन्य अर्थ

डेटाप्रवाह का भी उल्लेख हो सकता है:

  • पावर बीआई डाटाप्रवाह, क्लाउड में एक पावर क्वेरी कार्यान्वयन, जिसका उपयोग स्रोत डेटा को डेटा सफाई पावर बीआई डेटासेट में बदलने के लिए किया जाता है, जिसका उपयोग पावर बीआई रिपोर्ट डेवलपर्स द्वारा माइक्रोसॉफ्ट डेटावर्स (जिसे पहले माइक्रोसॉफ्ट कॉमन डेटा सर्विस कहा जाता था) के माध्यम से किया जाता है।
  • गूगल क्लाउड डेटा प्रवाह, गूगल क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पारिस्थितिकी तंत्र के अन्दर अपाचे बीम पाइपलाइनों को निष्पादित करने के लिए पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है।

यह भी देखें

The dictionary definition of डाटाप्रवाह at Wiktionary

संदर्भ

  1. Schwarzkopf, Malte (7 March 2020). "The Remarkable Utility of Dataflow Computing". ACM SIGOPS. Retrieved 31 July 2022.
  2. A Short Intro to Stream Processing