ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਨਮਪੀ ਐਰੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਈ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ numpy ਐਰੇ ਬਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ।

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ, ਵਿੱਤੀ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਮੋਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। 🧠 ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਦਾ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮੋਡੀਊਲ ਬਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨੰਪੀ ਐਰੇਜ਼ ਔਖਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਸ਼ਾ ਹੋਰ ਵੀ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ HDF5 ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣ ਬਾਰੇ ਸੋਚਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਮੈਮੋਰੀ ਲੀਕ ਹੋਣ ਜਾਂ "ਮੈਮੋਰੀ ਨਹੀਂ ਲੱਭੀ" ਤਰੁਟੀਆਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ।

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਐਂਕਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਲਈ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਆਮ ਖਰਾਬੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ। ਆਓ ਅੰਦਰ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ! 🚀

ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ Numpy ਐਰੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵੱਡੇ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ numpy ਐਰੇ ਡਾਟੇ ਦੀ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ। ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਰੋਤ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ। ਪਾਈਥਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਮੋਡੀਊਲ, ਹੱਲ ਚਾਈਲਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਸ ਨੂੰ ਪੇਰੈਂਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਲੋਡ ਕਰਨ, ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਬਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਮੈਮੋਰੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਸ. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਨੂੰ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਪੁਨਰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੇਰੈਂਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਐਰੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹੀ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਾ ਜਦੋਂ ਲੀਕ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਅਨਲਿੰਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਿਕਲਪਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪੂਲ.ਮੈਪ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜੋ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਜੋੜਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਚਾਈਲਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਪਣੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਪਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਐਰੇ ਵੇਰਵੇ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲਯੋਗ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਕਈ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਟੀਮ ਵੱਡੀਆਂ ਟੈਕਸਟ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਜੀਨੋਮਿਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਕਤਾਰਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਕਮੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹਰੇਕ ਬੱਚੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਲੋਡ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ HDF5 ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਲਿਖਦੇ ਹਨ। ਸਾਂਝੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਟੀਮ ਨਿਰਵਿਘਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਬੇਲੋੜੀ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਚਦੀ ਹੈ। 🚀 ਇਹ ਵਿਧੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ "ਮੈਮੋਰੀ ਨਹੀਂ ਲੱਭੀ" ਜਾਂ ਮੈਮੋਰੀ ਲੀਕ ਵਰਗੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ। 🧠

from multiprocessing import Process, Queue
from multiprocessing.shared_memory import SharedMemory
import numpy as np
from pathlib import Path
def loadtxt_worker(out_queue, in_queue, filepath):
    dtype = [('chr', 'S10'), ('pos', '<i4'), ('pct', '<f4'), ('c', '<i4'), ('t', '<i4')]
    data = np.loadtxt(filepath, dtype=dtype)
    shm = SharedMemory(create=True, size=data.nbytes)
    shared_array = np.ndarray(data.shape, dtype=dtype, buffer=shm.buf)
    shared_array[:] = data
    out_queue.put({"name": shm.name, "shape": data.shape, "dtype": dtype})
    while True:
        msg = in_queue.get()
        if msg == "done":
            shm.close()
            shm.unlink()
            break
def main():
    filenames = ["data1.txt", "data2.txt"]
    out_queue = Queue()
    in_queue = Queue()
    processes = []
    for file in filenames:
        p = Process(target=loadtxt_worker, args=(out_queue, in_queue, file))
        p.start()
        processes.append(p)
    for _ in filenames:
        msg = out_queue.get()
        shm = SharedMemory(name=msg["name"])
        array = np.ndarray(msg["shape"], dtype=msg["dtype"], buffer=shm.buf)
        print("Array from child:", array)
        in_queue.put("done")
    for p in processes:
        p.join()
if __name__ == "__main__":
    main()

from multiprocessing import Pool, shared_memory
import numpy as np
from pathlib import Path
def load_and_share(file_info):
    filepath, dtype = file_info
    data = np.loadtxt(filepath, dtype=dtype)
    shm = shared_memory.SharedMemory(create=True, size=data.nbytes)
    shared_array = np.ndarray(data.shape, dtype=dtype, buffer=shm.buf)
    shared_array[:] = data
    return {"name": shm.name, "shape": data.shape, "dtype": dtype}
def main():
    dtype = [('chr', 'S10'), ('pos', '<i4'), ('pct', '<f4'), ('c', '<i4'), ('t', '<i4')]
    filenames = ["data1.txt", "data2.txt"]
    file_info = [(file, dtype) for file in filenames]
    with Pool(processes=2) as pool:
        results = pool.map(load_and_share, file_info)
        for res in results:
            shm = shared_memory.SharedMemory(name=res["name"])
            array = np.ndarray(res["shape"], dtype=res["dtype"], buffer=shm.buf)
            print("Shared Array:", array)
            shm.close()
            shm.unlink()
if __name__ == "__main__":
    main()

ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ

ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲੂ ਵੱਡੇ numpy ਐਰੇ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਝਗੜਿਆਂ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਲੀਕ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਹੀ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬੇਲੋੜੀ ਡੇਟਾ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਪੇਰੈਂਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਐਰੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸੰਭਾਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਬੱਚਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡਾਟਾ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ numpy.loadtxt, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ HDF5 ਵਰਗੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ 'ਤੇ ਲਿਖਣ ਵੇਲੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਗਲਤ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰਿੰਗ ਅਣਕਿਆਸੇ ਨਤੀਜੇ ਜਾਂ ਖਰਾਬ ਫਾਈਲਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਐਰੇ ਬਾਰੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਦਾ ਆਕਾਰ, dtype, ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਨਾਮ — ਪੇਰੈਂਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਹਿਜ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਡੇ ਜਲਵਾਯੂ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਜਾਂ ਜੀਨੋਮ ਕ੍ਰਮ ਦੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ, ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਕਤਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਓਵਰਲੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਤੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਫਾਈਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਤਾਪਮਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। 🚀 ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਬਿਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਐਰੇ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। 🌍