ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ്: തത്സമയ ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള പൈപ്പ്ലൈൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾ

ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാ കേന്ദ്രീകൃത ലോകത്ത്, തത്സമയം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനുമുള്ള കഴിവ് നിർണ്ണായകമാണ്. ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ്, അതിന്റെ വൈവിധ്യമാർന്ന ഇക്കോസിസ്റ്റം ഉപയോഗിച്ച്, സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിനായി ശക്തമായ ടൂളുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ ലേഖനം ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിലെ പൈപ്പ്‌ലൈൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് എന്ന ആശയം വിശദീകരിക്കുന്നു, കാര്യക്ഷമവും വികസിപ്പിക്കാവുന്നതുമായ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് ഇത് കാണിച്ചുതരുന്നു.

എന്താണ് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ്?

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നത് ഡാറ്റയെ പ്രത്യേക ഭാഗങ്ങളായിട്ടല്ലാതെ, ഒരു തുടർച്ചയായ ഒഴുക്കായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ്. തത്സമയ ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ സമീപനം വളരെ ഉപകാരപ്രദമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്:

• സാമ്പത്തിക ട്രേഡിംഗ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ: തത്സമയ ട്രേഡിംഗ് തീരുമാനങ്ങൾക്കായി മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.
• IoT (ഇൻ്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ്) ഉപകരണങ്ങൾ: ബന്ധിപ്പിച്ച ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള സെൻസർ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു.
• സോഷ്യൽ മീഡിയ നിരീക്ഷണം: ട്രെൻഡിംഗ് വിഷയങ്ങളും ഉപയോക്തൃ വികാരങ്ങളും തത്സമയം നിരീക്ഷിക്കുന്നു.
• ഇ-കൊമേഴ്‌സ് വ്യക്തിഗതമാക്കൽ: ഉപയോക്താവിന്റെ പെരുമാറ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അനുയോജ്യമായ ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ നൽകുന്നു.
• ലോഗ് വിശകലനം: സിസ്റ്റം ലോഗുകളിലെ അപാകതകളും സുരക്ഷാ ഭീഷണികളും നിരീക്ഷിക്കുന്നു.

പരമ്പരാഗത ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് രീതികൾ ഈ ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകളുടെ വേഗതയും അളവും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു. സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ഉടനടി ഉൾക്കാഴ്ചകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും സാധ്യമാക്കുന്നു, ഇത് ആധുനിക ഡാറ്റാ ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമാക്കി മാറ്റുന്നു.

പൈപ്പ്ലൈനുകൾ എന്ന ആശയം

ഒരു ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈൻ എന്നത് ഒരു ഡാറ്റാ സ്ട്രീമിനെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു ശ്രേണിയാണ്. പൈപ്പ്ലൈനിലെ ഓരോ പ്രവർത്തനവും ഇൻപുട്ടായി ഡാറ്റയെടുക്കുകയും ഒരു പ്രത്യേക രൂപാന്തരം വരുത്തുകയും ഫലം അടുത്ത പ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് കൈമാറുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ മോഡുലാർ സമീപനം നിരവധി പ്രയോജനങ്ങൾ നൽകുന്നു:

• മോഡുലാരിറ്റി: പൈപ്പ്ലൈനിലെ ഓരോ ഘട്ടവും ഒരു പ്രത്യേക ദൗത്യം നിർവഹിക്കുന്നു, ഇത് കോഡ് മനസ്സിലാക്കാനും പരിപാലിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
• പുനരുപയോഗം: പൈപ്പ്ലൈൻ ഘട്ടങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത പൈപ്പ്ലൈനുകളിലോ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലോ പുനരുപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
• പരിശോധിക്കാനുള്ള എളുപ്പം: ഓരോ പൈപ്പ്ലൈൻ ഘട്ടവും ഒറ്റയ്ക്ക് എളുപ്പത്തിൽ പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും.
• വികസിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവ്: ഉയർന്ന കാര്യക്ഷമതയ്ക്കായി പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സറുകളിലോ മെഷീനുകളിലോ വിതരണം ചെയ്യാൻ കഴിയും.

എണ്ണ കൊണ്ടുപോകുന്ന ഒരു ഭൗതിക പൈപ്പ്ലൈൻ സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഓരോ ഭാഗവും ഒരു പ്രത്യേക പ്രവർത്തനം ചെയ്യുന്നു - പമ്പിംഗ്, ഫിൽട്ടറിംഗ്, റിഫൈനിംഗ്. അതുപോലെ, ഒരു ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈൻ വ്യത്യസ്ത ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു.

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ലൈബ്രറികൾ

ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനായി നിരവധി ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ലൈബ്രറികൾ ശക്തമായ ടൂളുകൾ നൽകുന്നു. ചില ജനപ്രിയ ഓപ്ഷനുകൾ താഴെ നൽകുന്നു:

• RxJS (Reactive Extensions for JavaScript): നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന ശ്രേണികൾ ഉപയോഗിച്ച് അസിൻക്രണസ്, ഇവന്റ്-ബേസ്ഡ് പ്രോഗ്രാമുകൾ കമ്പോസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു ലൈബ്രറി. ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകളെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും RxJS സമ്പന്നമായ ഓപ്പറേറ്ററുകൾ നൽകുന്നു.
• Highland.js: ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ലളിതവും മനോഹരവുമായ ഒരു API നൽകുന്ന ഒരു ഭാരം കുറഞ്ഞ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ലൈബ്രറി.
• Node.js Streams: Node.js-ലെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ സ്ട്രീമിംഗ് API, ഡാറ്റയെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങളായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് വലിയ ഫയലുകളോ നെറ്റ്‌വർക്ക് സ്ട്രീമുകളോ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

RxJS ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഉൾപ്പെടെ, റിയാക്ടീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ശക്തമായ ലൈബ്രറിയാണ് RxJS. ഇത് കാലക്രമേണയുള്ള ഒരു ഡാറ്റാ സ്ട്രീമിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന Observables എന്ന ആശയം ഉപയോഗിക്കുന്നു. RxJS-ലെ ചില സാധാരണ പൈപ്പ്ലൈൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നമുക്ക് നോക്കാം:

1. Observables ഉണ്ടാക്കുന്നു

ഒരു ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈൻ നിർമ്മിക്കുന്നതിലെ ആദ്യപടി ഒരു ഡാറ്റാ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് ഒരു Observable ഉണ്ടാക്കുക എന്നതാണ്. ഇത് വിവിധ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന്:

• `fromEvent`: DOM ഇവന്റുകളിൽ നിന്ന് ഒരു Observable ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• `from`: ഒരു അറേ, പ്രോമിസ്, അല്ലെങ്കിൽ ഇറ്ററബിൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഒരു Observable ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• `interval`: ഒരു നിശ്ചിത ഇടവേളയിൽ സംഖ്യകളുടെ ഒരു ശ്രേണി പുറത്തുവിടുന്ന ഒരു Observable ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• `ajax`: ഒരു HTTP അഭ്യർത്ഥനയിൽ നിന്ന് ഒരു Observable ഉണ്ടാക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: ഒരു അറേയിൽ നിന്ന് ഒരു Observable ഉണ്ടാക്കുന്നു

            
import { from } from 'rxjs';

const data = [1, 2, 3, 4, 5];
const observable = from(data);

observable.subscribe(
  (value) => console.log('Received:', value),
  (error) => console.error('Error:', error),
  () => console.log('Completed')
);

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ കോഡ് `data` അറേയിൽ നിന്ന് ഒരു Observable ഉണ്ടാക്കുകയും അതിലേക്ക് സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. `subscribe` മെത്തേഡ് മൂന്ന് ആർഗ്യുമെന്റുകൾ എടുക്കുന്നു: Observable പുറത്തുവിടുന്ന ഓരോ മൂല്യവും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു കോൾബാക്ക് ഫംഗ്ഷൻ, പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു കോൾബാക്ക് ഫംഗ്ഷൻ, Observable-ന്റെ പൂർത്തീകരണം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു കോൾബാക്ക് ഫംഗ്ഷൻ.

2. ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നു

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു Observable ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, Observable പുറത്തുവിടുന്ന ഡാറ്റയെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് വിവിധ ഓപ്പറേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ചില സാധാരണ രൂപാന്തരീകരണ ഓപ്പറേറ്ററുകൾ ഇവയാണ്:

• `map`: Observable പുറത്തുവിടുന്ന ഓരോ മൂല്യത്തിലും ഒരു ഫംഗ്ഷൻ പ്രയോഗിക്കുകയും ഫലം പുറത്തുവിടുകയും ചെയ്യുന്നു.
• `filter`: ഒരു നിശ്ചിത വ്യവസ്ഥ പാലിക്കുന്ന മൂല്യങ്ങൾ മാത്രം പുറത്തുവിടുന്നു.
• `scan`: Observable പുറത്തുവിടുന്ന ഓരോ മൂല്യത്തിലും ഒരു അക്യുമുലേറ്റർ ഫംഗ്ഷൻ പ്രയോഗിക്കുകയും സമാഹരിച്ച ഫലം പുറത്തുവിടുകയും ചെയ്യുന്നു.
• `pluck`: Observable പുറത്തുവിടുന്ന ഓരോ ഒബ്ജക്റ്റിൽ നിന്നും ഒരു പ്രത്യേക പ്രോപ്പർട്ടി എടുക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താൻ `map`, `filter` എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു

            
import { from } from 'rxjs';
import { map, filter } from 'rxjs/operators';

const data = [1, 2, 3, 4, 5];
const observable = from(data).pipe(
  map(value => value * 2),
  filter(value => value > 4)
);

observable.subscribe(
  (value) => console.log('Received:', value),
  (error) => console.error('Error:', error),
  () => console.log('Completed')
);

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ കോഡ് ആദ്യം `data` അറേയിലെ ഓരോ മൂല്യത്തെയും `map` ഓപ്പറേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് 2 കൊണ്ട് ഗുണിക്കുന്നു. തുടർന്ന്, `filter` ഓപ്പറേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് 4-ൽ കൂടുതലുള്ള മൂല്യങ്ങൾ മാത്രം ഉൾപ്പെടുത്താൻ ഫലങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് ഇതായിരിക്കും:

            
Received: 6
Received: 8
Received: 10
Completed

            

              
                Copy
              
            
          

3. ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു

ഒന്നിലധികം Observables-നെ ഒരൊറ്റ Observable-ലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഓപ്പറേറ്ററുകളും RxJS നൽകുന്നു. ചില സാധാരണ കോമ്പിനേഷൻ ഓപ്പറേറ്ററുകൾ ഇവയാണ്:

• `merge`: ഒന്നിലധികം Observables-നെ ഒരൊറ്റ Observable-ലേക്ക് ലയിപ്പിക്കുന്നു, ഓരോ Observable-ൽ നിന്നുമുള്ള മൂല്യങ്ങൾ വരുമ്പോൾ അവ പുറത്തുവിടുന്നു.
• `concat`: ഒന്നിലധികം Observables-നെ ഒരൊറ്റ Observable-ലേക്ക് യോജിപ്പിക്കുന്നു, ഓരോ Observable-ൽ നിന്നുമുള്ള മൂല്യങ്ങൾ ക്രമത്തിൽ പുറത്തുവിടുന്നു.
• `zip`: ഒന്നിലധികം Observables-ൽ നിന്നുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ മൂല്യങ്ങളെ ഒരൊറ്റ Observable-ലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, സംയോജിപ്പിച്ച മൂല്യങ്ങൾ ഒരു അറേ ആയി പുറത്തുവിടുന്നു.
• `combineLatest`: ഒന്നിലധികം Observables-ൽ നിന്നുള്ള ഏറ്റവും പുതിയ മൂല്യങ്ങളെ ഒരൊറ്റ Observable-ലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ഏതെങ്കിലും Observable ഒരു പുതിയ മൂല്യം പുറത്തുവിടുമ്പോഴെല്ലാം സംയോജിപ്പിച്ച മൂല്യങ്ങൾ ഒരു അറേ ആയി പുറത്തുവിടുന്നു.

ഉദാഹരണം: ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ `merge` ഉപയോഗിക്കുന്നു

            
import { interval, merge } from 'rxjs';
import { map } from 'rxjs/operators';

const observable1 = interval(1000).pipe(map(value => `Stream 1: ${value}`));
const observable2 = interval(1500).pipe(map(value => `Stream 2: ${value}`));

const mergedObservable = merge(observable1, observable2);

mergedObservable.subscribe(
  (value) => console.log('Received:', value),
  (error) => console.error('Error:', error),
  () => console.log('Completed')
);

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ കോഡ് വ്യത്യസ്ത ഇടവേളകളിൽ മൂല്യങ്ങൾ പുറത്തുവിടുന്ന രണ്ട് Observables ഉണ്ടാക്കുന്നു. `merge` ഓപ്പറേറ്റർ ഈ Observables-നെ ഒരൊറ്റ Observable-ലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അത് രണ്ട് സ്ട്രീമുകളിൽ നിന്നുമുള്ള മൂല്യങ്ങൾ വരുമ്പോൾ അവ പുറത്തുവിടുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് രണ്ട് സ്ട്രീമുകളിൽ നിന്നുമുള്ള മൂല്യങ്ങളുടെ ഒരു ഇടകലർന്ന ശ്രേണിയായിരിക്കും.

4. പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

കരുത്തുറ്റ ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ് പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ. Observables-ലെ പിശകുകൾ കണ്ടെത്താനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും RxJS ഓപ്പറേറ്ററുകൾ നൽകുന്നു:

• `catchError`: Observable പുറത്തുവിടുന്ന പിശകുകൾ കണ്ടെത്തുകയും പിശകിന് പകരം ഒരു പുതിയ Observable നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
• `retry`: ഒരു പിശക് നേരിട്ടാൽ Observable ഒരു നിശ്ചിത എണ്ണം തവണ വീണ്ടും ശ്രമിക്കുന്നു.
• `retryWhen`: ഒരു കസ്റ്റം വ്യവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി Observable വീണ്ടും ശ്രമിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ `catchError` ഉപയോഗിക്കുന്നു

            
import { of, throwError } from 'rxjs';
import { catchError } from 'rxjs/operators';

const observable = throwError('An error occurred').pipe(
  catchError(error => of(`Recovered from error: ${error}`))
);

observable.subscribe(
  (value) => console.log('Received:', value),
  (error) => console.error('Error:', error),
  () => console.log('Completed')
);

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ കോഡ് ഉടൻ തന്നെ ഒരു പിശക് നൽകുന്ന ഒരു Observable ഉണ്ടാക്കുന്നു. `catchError` ഓപ്പറേറ്റർ പിശക് കണ്ടെത്തുകയും പിശക് പരിഹരിച്ചുവെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സന്ദേശം പുറത്തുവിടുന്ന ഒരു പുതിയ Observable നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. ഔട്ട്പുട്ട് ഇതായിരിക്കും:

            
Received: Recovered from error: An error occurred
Completed

            

              
                Copy
              
            
          

Highland.js ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു

ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിലെ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള മറ്റൊരു ജനപ്രിയ ലൈബ്രറിയാണ് Highland.js. RxJS-നെ അപേക്ഷിച്ച് ഇത് ലളിതമായ ഒരു API നൽകുന്നു, അടിസ്ഥാന സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾക്കായി പഠിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും ഇത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. Highland.js ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ഹ്രസ്വ അവലോകനം ഇതാ:

1. സ്ട്രീമുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു

RxJS-ലെ Observables-ന് സമാനമായ Streams എന്ന ആശയം Highland.js ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് വിവിധ ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് Streams ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന്:

• `hl(array)`: ഒരു അറേയിൽ നിന്ന് ഒരു Stream ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• `hl.wrapCallback(callback)`: ഒരു കോൾബാക്ക് ഫംഗ്ഷനിൽ നിന്ന് ഒരു Stream ഉണ്ടാക്കുന്നു.
• `hl.pipeline(...streams)`: ഒന്നിലധികം സ്ട്രീമുകളിൽ നിന്ന് ഒരു പൈപ്പ്ലൈൻ ഉണ്ടാക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: ഒരു അറേയിൽ നിന്ന് ഒരു Stream ഉണ്ടാക്കുന്നു

            
const hl = require('highland');

const data = [1, 2, 3, 4, 5];
const stream = hl(data);

stream.each(value => console.log('Received:', value));

            

              
                Copy
              
            
          

2. ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നു

Streams-ലെ ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതിന് Highland.js നിരവധി ഫംഗ്ഷനുകൾ നൽകുന്നു:

• `map(fn)`: Stream-ലെ ഓരോ മൂല്യത്തിലും ഒരു ഫംഗ്ഷൻ പ്രയോഗിക്കുന്നു.
• `filter(fn)`: ഒരു വ്യവസ്ഥയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി Stream-ലെ മൂല്യങ്ങൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു.
• `reduce(seed, fn)`: ഒരു അക്യുമുലേറ്റർ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് Stream-നെ ഒരൊറ്റ മൂല്യത്തിലേക്ക് ചുരുക്കുന്നു.
• `pluck(property)`: Stream-ലെ ഓരോ ഒബ്ജക്റ്റിൽ നിന്നും ഒരു പ്രത്യേക പ്രോപ്പർട്ടി എടുക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുത്താൻ `map`, `filter` എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു

            
const hl = require('highland');

const data = [1, 2, 3, 4, 5];
const stream = hl(data)
  .map(value => value * 2)
  .filter(value => value > 4);

stream.each(value => console.log('Received:', value));

            

              
                Copy
              
            
          

3. സ്ട്രീമുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു

ഒന്നിലധികം Streams സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഫംഗ്ഷനുകളും Highland.js നൽകുന്നു:

• `merge(stream1, stream2, ...)`: ഒന്നിലധികം Streams-നെ ഒരൊറ്റ Stream-ലേക്ക് ലയിപ്പിക്കുന്നു.
• `zip(stream1, stream2, ...)`: ഒന്നിലധികം Streams ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുന്നു, ഓരോ Stream-ൽ നിന്നുമുള്ള മൂല്യങ്ങളുടെ ഒരു അറേ പുറത്തുവിടുന്നു.
• `concat(stream1, stream2, ...)`: ഒന്നിലധികം Streams-നെ ഒരൊറ്റ Stream-ലേക്ക് യോജിപ്പിക്കുന്നു.

യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ

ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചില യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

• ഒരു തത്സമയ ഡാഷ്‌ബോർഡ് നിർമ്മിക്കുന്നു: ഡാറ്റാബേസുകൾ, API-കൾ, മെസ്സേജ് ക്യൂകൾ പോലുള്ള ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും തത്സമയ ഡാഷ്‌ബോർഡിൽ ഡാറ്റ പ്രദർശിപ്പിക്കാനും RxJS അല്ലെങ്കിൽ Highland.js ഉപയോഗിക്കുക. വിവിധ രാജ്യങ്ങളിലെ ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ നിന്നുള്ള തത്സമയ വിൽപ്പന ഡാറ്റ കാണിക്കുന്ന ഒരു ഡാഷ്‌ബോർഡ് സങ്കൽപ്പിക്കുക. സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈൻ Shopify, Amazon, മറ്റ് ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുമുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും, കറൻസികൾ പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ആഗോള വിൽപ്പന പ്രവണതകൾക്കായി ഒരു ഏകീകൃത കാഴ്‌ച നൽകുകയും ചെയ്യും.
• IoT ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള സെൻസർ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു: താപനില സെൻസറുകൾ പോലുള്ള IoT ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച പരിധികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അലേർട്ടുകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യാനും Node.js Streams ഉപയോഗിക്കുക. വ്യത്യസ്ത കാലാവസ്ഥാ മേഖലകളിലെ കെട്ടിടങ്ങളിലുള്ള സ്മാർട്ട് തെർമോസ്റ്റാറ്റുകളുടെ ഒരു ശൃംഖല പരിഗണിക്കുക. സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിന് താപനില ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും അപാകതകൾ കണ്ടെത്താനും (ഉദാഹരണത്തിന്, ഹീറ്റിംഗ് സിസ്റ്റത്തിലെ തകരാറ് സൂചിപ്പിക്കുന്ന പെട്ടെന്നുള്ള താപനില കുറവ്), കെട്ടിടത്തിന്റെ സ്ഥാനവും ഷെഡ്യൂളിംഗിനായി പ്രാദേശിക സമയവും കണക്കിലെടുത്ത് അറ്റകുറ്റപ്പണി അഭ്യർത്ഥനകൾ സ്വയമേവ അയയ്ക്കാനും കഴിയും.
• സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു: സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലെ ട്രെൻഡിംഗ് വിഷയങ്ങളും ഉപയോക്തൃ വികാരങ്ങളും നിരീക്ഷിക്കാൻ RxJS അല്ലെങ്കിൽ Highland.js ഉപയോഗിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ആഗോള മാർക്കറ്റിംഗ് സ്ഥാപനത്തിന് വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളിൽ അവരുടെ ബ്രാൻഡിന്റെയോ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെയോ പരാമർശങ്ങൾക്കായി Twitter ഫീഡുകൾ നിരീക്ഷിക്കാൻ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗിക്കാം. പൈപ്പ്ലൈനിന് ട്വീറ്റുകൾ വിവർത്തനം ചെയ്യാനും വികാരം വിശകലനം ചെയ്യാനും വിവിധ പ്രദേശങ്ങളിലെ ബ്രാൻഡ് ധാരണയെക്കുറിച്ചുള്ള റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും.

സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിനുള്ള മികച്ച രീതികൾ

ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിൽ സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ മനസ്സിൽ സൂക്ഷിക്കേണ്ട ചില മികച്ച രീതികൾ ഇതാ:

• ശരിയായ ലൈബ്രറി തിരഞ്ഞെടുക്കുക: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യകതകളുടെ സങ്കീർണ്ണത പരിഗണിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ലൈബ്രറി തിരഞ്ഞെടുക്കുക. സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് RxJS ഒരു ശക്തമായ ലൈബ്രറിയാണ്, അതേസമയം ലളിതമായ ജോലികൾക്ക് Highland.js ഒരു നല്ല തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്.
• പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക: സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗിന് ധാരാളം വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യമായി വരും. മെമ്മറി ഉപയോഗവും സിപിയു ഉപഭോഗവും കുറയ്ക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ കോഡ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക. ചെയ്യുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ബാച്ചിംഗ്, വിൻഡോയിംഗ് പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• പിശകുകൾ ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക: നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈൻ തകരാറിലാകുന്നത് തടയാൻ കരുത്തുറ്റ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ നടപ്പിലാക്കുക. പിശകുകൾ ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ `catchError`, `retry` പോലുള്ള ഓപ്പറേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈൻ നിരീക്ഷിക്കുക: നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈൻ പ്രതീക്ഷിച്ചപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ അത് നിരീക്ഷിക്കുക. നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈനിന്റെ ത്രൂപുട്ട്, ലേറ്റൻസി, പിശക് നിരക്ക് എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കാൻ ലോഗിംഗും മെട്രിക്കുകളും ഉപയോഗിക്കുക.
• ഡാറ്റാ സീരിയലൈസേഷനും ഡീസീരിയലൈസേഷനും പരിഗണിക്കുക: ബാഹ്യ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഡാറ്റാ സീരിയലൈസേഷൻ ഫോർമാറ്റുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, JSON, Avro, Protocol Buffers) ശ്രദ്ധിക്കുകയും ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് കാര്യക്ഷമമായ സീരിയലൈസേഷനും ഡീസീരിയലൈസേഷനും ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുക. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഒരു Kafka ടോപ്പിക്കിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, പ്രകടനവും ഡാറ്റാ കംപ്രഷനും സന്തുലിതമാക്കുന്ന ഒരു സീരിയലൈസേഷൻ ഫോർമാറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
• ബാക്ക്പ്രഷർ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ നടപ്പിലാക്കുക: പൈപ്പ്ലൈനിന് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നതിനേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഒരു ഡാറ്റാ ഉറവിടം ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കുമ്പോൾ ബാക്ക്പ്രഷർ സംഭവിക്കുന്നു. പൈപ്പ്ലൈൻ അമിതഭാരത്തിലാകുന്നത് തടയാൻ ബാക്ക്പ്രഷർ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ സംവിധാനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുക. ബാക്ക്പ്രഷർ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ RxJS `throttle`, `debounce` പോലുള്ള ഓപ്പറേറ്ററുകൾ നൽകുന്നു. Highland.js ഒരു പുൾ-ബേസ്ഡ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അത് സ്വാഭാവികമായി ബാക്ക്പ്രഷർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
• ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുക: പൈപ്പ്ലൈനിലുടനീളം ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ ഡാറ്റാ മൂല്യനിർണ്ണയവും ശുദ്ധീകരണ ഘട്ടങ്ങളും നടപ്പിലാക്കുക. ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ, ശ്രേണികൾ, ഫോർമാറ്റുകൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കാൻ മൂല്യനിർണ്ണയ ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുക.

ഉപസംഹാരം

പൈപ്പ്ലൈൻ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് തത്സമയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും രൂപാന്തരപ്പെടുത്താനും ശക്തമായ ഒരു മാർഗം നൽകുന്നു. RxJS, Highland.js പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാ കേന്ദ്രീകൃത ലോകത്തിന്റെ ആവശ്യകതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന കാര്യക്ഷമവും വികസിപ്പിക്കാവുന്നതും കരുത്തുറ്റതുമായ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ ഒരു തത്സമയ ഡാഷ്‌ബോർഡ് നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിലും, സെൻസർ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും, അല്ലെങ്കിൽ സോഷ്യൽ മീഡിയ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും, സ്ട്രീം പ്രോസസ്സിംഗ് നിങ്ങൾക്ക് വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാനും അറിവോടെയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും സഹായിക്കും.

ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകളും മികച്ച രീതികളും സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഡെവലപ്പർമാർക്ക് തത്സമയ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെയും രൂപാന്തരീകരണത്തിന്റെയും ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്ന നൂതനമായ പരിഹാരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.