ಟ್ಯಾಬ್-ಡಿಲಿಮಿಟೆಡ್ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದ ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಬ್ಯಾಷ್‌ನಲ್ಲಿ Awk ಮತ್ತು Grep ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು

ಬ್ಯಾಷ್ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಫೈಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸುವುದು

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಟ್ಯಾಬ್-ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದ ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ತರ್ಕವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಬಹು ಫೈಲ್‌ಗಳು ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದಾಗ ಈ ಕಾರ್ಯವು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಕಾಲಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಯಾವ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡಬೇಕೆಂದು ದ್ವಿತೀಯಕ ಫೈಲ್ ನಿರ್ದೇಶಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮುಂತಾದ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು awk ಮತ್ತು grep ಒಂದು ಬ್ಯಾಷ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಒಂದು ಪ್ರಬಲ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸರಿಯಾದ ತರ್ಕವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಖರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆಕೆಂಡರಿ CSV ಫೈಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಟ್ಯಾಬ್-ಡಿಲಿಮಿಟೆಡ್ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ನಾವು ಬ್ಯಾಷ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ತುಣುಕುಗಳ ಮಿಶ್ರಣದೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಕಲಿಯುವಿರಿ. 🚀

ನೀವು ಬ್ಯಾಷ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೊಸಬರಾಗಿದ್ದರೂ ಅಥವಾ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಕಾಲಮ್-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ, ಟ್ರಿಕಿಯೆಸ್ಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಲು ನೀವು ಸಜ್ಜಾಗುತ್ತೀರಿ. ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಧುಮುಕೋಣ! ✨

Awk ಮತ್ತು Grep ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು

ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಸೆಕೆಂಡರಿ CSV ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಷರತ್ತುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಟ್ಯಾಬ್-ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಸವಾಲನ್ನು ನಾವು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ಬ್ಯಾಷ್ ಬಳಸಿ, ಪರಿಹಾರವು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ awk ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು grep ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ, ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ದೋಷ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ನೀವು ಡೇಟಾ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. 🚀

ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ CSV ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಾಲಿನ ಮೂಲಕ ಓದುತ್ತದೆ, ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾಲಮ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಆಂತರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರ ವಿಭಜಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (IFS) CSV ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಪವಿರಾಮದಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು. ದಿ awk ಆಜ್ಞೆಯು ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಟ್ಯಾಬ್-ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಕಾಲಮ್ CSV ಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಕಂಡುಬಂದರೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಿಂದ ಸಾಲನ್ನು ಹೊರಗಿಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅನಗತ್ಯ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಪರಿಕರಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ. ✨

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂಲ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಓವರ್‌ರೈಟ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಮಧ್ಯಂತರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಭಾಗಶಃ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ದೋಷಗಳು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಭ್ರಷ್ಟಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನ ವಿಶೇಷ ಬಳಕೆ awk ಒಂದು ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ ಇತರ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಬಾಹ್ಯ ಕರೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. Awk ನಲ್ಲಿನ ಅಸೋಸಿಯೇಟಿವ್ ಅರೇಗಳು ಹೊರಗಿಡುವ ತರ್ಕವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲೀನರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಗ್ರಾಹಕರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದ ಐಡಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ; ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಅದನ್ನು ನೇರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮುಂತಾದ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು mv ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ನಂತರ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಆಕಸ್ಮಿಕ ಓವರ್‌ರೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಸರಿಯಾದತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. Linux ಅಥವಾ macOS ನಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವಾಗ ಈ ಹಂತವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಂತನಶೀಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಬ್ಯಾಷ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದು, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. 🌟

# Define input files
IN1="input1.tsv"
IN2="input2.csv"
# Temporary file for intermediate processing
TEMP_FILE="temp_output.tsv"

# Read the CSV file line by line
while IFS=',' read -r CL1 CL2; do
  # Check if the first column of IN2 matches the second column of IN1
  awk -F"\t" -v cl1="$CL1" -v cl2="$CL2" 'BEGIN {OFS="\t"} 
    { if ($2 == cl1) next; else print }' "$IN1" > "$TEMP_FILE"
  # Replace original file with the filtered output
  mv "$TEMP_FILE" "$IN1"
done < "$IN2"

# Print the final filtered output
cat "$IN1"

# Define input files
IN1="input1.tsv"
IN2="input2.csv"

# Create an associative array to store exclusions
awk -F"," '{ exclude[$1]=$2 } END {
  while ((getline < "input1.tsv") > 0) {
    match = 0
    for (key in exclude) {
      if ($2 == key) { match = 1; break }}
    if (!match) print }}' "$IN2" > "filtered_output.tsv"

# Output the filtered result
cat "filtered_output.tsv"

# Test Input Files
echo -e "HEAD1\tHEAD2\tHEAD3\tHEAD4\tHEAD5\tHEAD6\nQux\tZX_999876\tBar\tFoo\tMN111111\tQuux\nFoo\tAB_123456\tBar\tBaz\tCD789123\tQux\nBar\tAC_456321\tBaz\tQux\tGF333444\tFoo\nFoo\tCD789123\tQux\tBaz\tGH987124\tQux" > test_input1.tsv
echo "AB_123456,CD789123\nZX_999876,MN111111" > test_input2.csv

# Run the main script
bash main_script.sh

# Compare output with expected result
expected_output="HEAD1\tHEAD2\tHEAD3\tHEAD4\tHEAD5\tHEAD6\nQux\tZX_999876\tBar\tFoo\tMN111111\tQuux\nFoo\tAB_123456\tBar\tBaz\tCD789123\tQux\nBar\tAC_456321\tBaz\tQux\tGF333444\tFoo"
diff <(cat filtered_output.tsv) <(echo -e "$expected_output")

Awk ಮತ್ತು Grep ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಸಮರ್ಥ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಸರಳ ಸಾಲು ತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮೀರಿ, ಉಪಕರಣಗಳು awk ಮತ್ತು grep ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಬಹು ಷರತ್ತುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ. ಈ ಬಹುಮುಖತೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀವು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕಾದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ-awk ಮತ್ತು grep ಅಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. 🌟

ಈ ಪರಿಕರಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅವುಗಳ ಅಳೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಸಮರ್ಥ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಲು-ಸಾಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ಅವರು ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ಕೃಷ್ಟರಾಗಿದ್ದಾರೆ. Awk ನ ಅಸೋಸಿಯೇಟಿವ್ ಅರೇಗಳ ಬಳಕೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮೆಮೊರಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆಯೇ ತ್ವರಿತ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ವಹಿವಾಟು ದಾಖಲೆಗಳು ಅಥವಾ IoT-ರಚಿತ ಲಾಗ್‌ಗಳಂತಹ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಕಲಿ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಕೆಲವೇ ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. 🚀

ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಅವುಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ರಾನ್‌ನಂತಹ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ awk ಮತ್ತು grep ಸ್ಟೇಪಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು.