'Chunk-by-chunk' refers to the process of reading or processing data in discrete portions, called 'chunks', rather than all at once.
'chunk-by-chunk'는 한 번에 모든 걸 하기 보다 청크라 불리는 구별된 부분에서 절차 데이터를 읽는 과정이다.
In the context of streams and data processing, chunking allows you to work with data incrementally, which is especailly useful for dealing with large datasets or data that is being streamed in real-time.
스트림과 데이터 절차의 맥락에서, 청킹은 데이터를 점점 크게 작업하게끔 하며, 이는 실시간에서 스트리밍되는 데이터 내지 데이터 군을 다루는 것을 특히 유용하게 한다.
When data is read or processed chunk-by-chunk, you process one portion of data at a time, and you don't need to load the entrie dataset into memory simultaneously.
데이터가 청크식으로 진행되거나 읽어질 때, 한 번에 데이터의 부분을 진행하고 메모리에 전체 데이터 셋을 동시에 로드 할 필요가 없다.
Benefits
- Memory Efficiency: Reading or processing data chunk-by-chunk reduces memory consumption.
데이터를 청크 바이 청크 식으로 읽고 처리해나가는 것은 메모리 사용을 줄여준다.
You only need to hold the current chunk in memory, making it feasible to work with much larger datasets.
메모리에서 현재 청크만 가져야 하며, 이는 좀 더 넓은 데이터 군에서 잡업을 가능하게 한다.
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Real-Time Processing: For data that's being streamed in real-time, like network data or user input, processing chunk-by-chunk allows you to start working with the available data immediately, even before the entire dataset is available.
네트워크 데이터 또는 유저 인풋과 같은 실시간에서 스트리밍되는 데이터에 관해서, 청크-바이-청크를 진행하는 것은 전체 데이터 군이 이용하기 전이라도 이용가능한 데이터를 작업할 수 있게 해준다.
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Reduced Latency: When processing real-time data, chunking reduces the delay between receving and processing the data, resulting in lower latency.
실시칸 데이터를 다룰 때, 청킹은 데이터를 받고 처리하는 사이에 지연을 줄여주며, 이는 낮은 latency를 만들어준다.
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Prallelism: In some cases, you can process multiple chunks in parallel, utilizing multiple CPU cores and improving overall processing speed.
몇몇 사실에서, 평행에서 다수의 청크를 처리할 수 있으며, 다량의 CPU 코어를 활용가능하며, 전체의 프로세싱 속도를 개선할 수 있다.
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Backpressure: When reading data from a slower source or writing data to a slower destination, chunking helps manage backpressure.
느린 소스 또는 읽는 데이터에서 느린 목적지의 데이터를 읽을 때, 청킹은 백프레셔를 관리하는 데 도움을 준다.
This means that if the data consumer is slower than the data source, the data source can pause or slow down its production of data, preventing resource exhaustion.
이는 데이터 소비자가 데이터 소스보다 느릴 때 데이터 소스가 멈추거나 데이터의 생산을 늦출 수 있으며 자원 고갈을 방지할 수 있다는 것을 의미한다.
Readable streams in Node.js, as mentioned in a previous response, are a prime example of working with data chunk-by-chunk.
노드 js에서 Readable stream은, 이전의 대답해서 그러했던 것처럼, 청크씩 데이터를 다루는 주요 예이다.
When data is streamed through a readable stream, it's divided into smaller chunks, which are then emitted as 'data' events.
데이터가 리더블 스트림을 통해 스트리밍될 때, 더 작게 쪼개질 수 있으며, 데이터 이벤트로서 방출된다.
Consumers of the stream can process these chunks indivisually, allowing for efficient and responsive data processing.
개인적으로 스트림의 소비자들을 이 청크들을 처리할 수 있으며, 효과적이며 응답하는 데이터 절차를 가능하게 한다.
In summary, 'chunk-by-chunk' processing is a strategy that enhances memory efficiency, responsiveness, and scalability when working with large or streamed datasets.
요약하자면, 청크 바이 청크 프로세싱은 다량 또는 스트림된 데이터 셋을 처리할 때, 메모리 효율성, 응답성 등을 높일 수 있다.
It's a fundamental concept in stream-based data processing.
스트림 기반의 데이터 절차의 중요한 개념이다.
I brought it back from chat Gpt.
