আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

বড় ডেটা বিশ্লেষণ প্রযুক্তির একটি গুঞ্জন শব্দ যা সাম্প্রতিক সময়ে ব্যাপক আকর্ষণ অর্জন করেছে। কোম্পানিগুলোর কাছে এখন বিপুল পরিমাণ ডেটা রয়েছে যা সূচকীয় হারে বাড়ছে। ডিজিটাল যোগাযোগের মতো গ্রাহকদের টাচপয়েন্টের সংখ্যা বৃদ্ধির কারণে সামাজিক মাধ্যম এবং নতুন উদ্ভাবনী প্রযুক্তির উত্থান IOT, সংস্থাগুলির কাছে এখন ডেটা উত্স রয়েছে যা রিয়েল-টাইম তথ্য দেয়। দুর্ভাগ্যক্রমে, একাকী ডেটা ফ্যাড ছাড়া কিছুই নয়। এই ডেটাটি বোঝার জন্য আপনার পরিশীলিত হওয়া দরকার বড় ডেটা সরঞ্জাম এবং দক্ষ তথ্য বিজ্ঞানী। আপনি এই দুটি পূর্বশর্তগুলি পূরণ করার পরে আপনি বড় ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে প্রস্তুত হবেন। এখানে সরঞ্জামগুলির চয়ন একটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনা কারণ আপনি একবার একটি প্রকল্প শুরু করার পরে, এটি একটি জটিল থেকে অন্য সমাধানে স্থানান্তরিত করার জন্য অত্যন্ত জটিল এবং সংস্থার নিবিড়। আপনাকে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করার জন্য আমরা কয়েকটি জনপ্রিয় বড় ডেটা সরঞ্জামগুলির মধ্য দিয়ে যাব।

ডেটা বিজ্ঞানী খুঁজছেন? আপনার প্রয়োজনীয় প্রয়োজনীয় দক্ষতা সম্পর্কে জেনে নিন Know

শীর্ষ 5 ওপেন সোর্স বিগ ডেটা সরঞ্জাম:

এই ব্লগে, আমরা 5 টি বিশিষ্ট বড় ডেটা সরঞ্জামগুলি বিশ্লেষণ করব এবং কীভাবে তারা তথ্যের খাঁটি পরিমাণ উপলব্ধি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে:

1. হাদুপ:

Hadoop বিপুল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত সবচেয়ে জনপ্রিয় বিগ ডেটা টুল। এটি 2006 সালে কম্পিউটার বিজ্ঞানী ডগ কাটিং এবং মাইক ক্যাফারেলা দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল। এটি একটি বিতরণ করা ক্লাউড স্টোরেজ মডেল ব্যবহার করে ওপেন সোর্স, জাভা-ভিত্তিক প্রোগ্রামিং ফ্রেমওয়ার্ক অত্যন্ত বড় ডেটাসেটের প্রক্রিয়াকরণ এবং স্টোরেজ সক্ষম করে।

হ্যাডুপের সাহায্যে, আপনি হাজার হাজার পণ্য হার্ডওয়্যার নোড সহ সিস্টেমে অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারেন যা এটি বড় ডেটা পরিচালনা করার জন্য নিখুঁত করে তোলে। হ্যাডুপ ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম (এইচডিএফএস) নোডের মধ্যে দ্রুত ডেটা ট্রান্সফারের সুবিধা দেয় এবং নোড ব্যর্থতার ক্ষেত্রেও সিস্টেমকে কাজ চালিয়ে যেতে দেয়। একটি বিতরণকৃত স্টোরেজে ডেটার একাধিক অনুলিপি তৈরি করার জন্য হডুপের ক্ষমতা অপ্রত্যাশিত ডেটা ক্ষতি রোধ করে, এমনকি যদি প্রচুর সংখ্যক নোড নিষ্ক্রিয় হয়ে যায়। Hadoop এখন অনেক বড় জন্য ভিত্তি তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ পরিসংখ্যানের মত কাজ বৈশ্লেষিক ন্যায়, ব্যবসা, এবং বিক্রয় পরিকল্পনা, এবং প্রসেসিং বিপুল পরিমাণ সেন্সর ডেটা, থেকে সহ কিছু ইন্টারনেট (IoT) সেন্সর।

আরও পড়ুন: ফ্লুম বনাম কাফকা বনাম কাইনিস - হ্যাডোপ ইনজেশন সরঞ্জাম সম্পর্কিত একটি বিস্তৃত গাইড

2. এইচপিসি:

HPCC (হাই-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং ক্লাস্টার), হল একটি ওপেন সোর্স, বড় ডেটা কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম LexisNexis Risk Solutions দ্বারা তৈরি। 2011 সালে HPCC-এর সর্বজনীন প্রকাশের ঘোষণা করা হয়েছিল।

এইচপিসিসি প্ল্যাটফর্মটি অনেক বড় ডেটা বিশ্লেষণের সরঞ্জামকে একত্রিত করে। এটি ডেটা প্রোফাইলিং, ক্লিনজিং, কাজের সময়সূচী এবং এর জন্য সরঞ্জাম সহ একটি প্যাকেজ সমাধান স্বয়ংক্রিয়তা. Hadoop-এর মতো, এটিও কমোডিটি কম্পিউটিং ক্লাস্টারগুলিকে উচ্চ-কার্যকারিতা, সমান্তরাল প্রদান করে তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ বড় ডেটা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য।

ইটিএল ইঞ্জিনের স্ক্রিপ্টিং ল্যাঙ্গুয়েজ হিসেবে এটি ECL (বিশেষ করে বড় ডেটার সাথে কাজ করার জন্য তৈরি ভাষা) ব্যবহার করে। HPCC প্ল্যাটফর্ম উভয় সমান্তরাল ব্যাচ সমর্থন করে তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ (Thor) এবং রিয়েল-টাইম ক্যোয়ারী অ্যাপ্লিকেশনগুলি ইনডেক্সড ডেটা ফাইল (রক্সি) ব্যবহার করে।

৩. ক্যাসান্দ্রা:

অ্যাপাচি ক্যাসান্দ্রা হ'ল প্রচুর পণ্য সার্ভারগুলিতে প্রচুর পরিমাণে কাঠামোগত ডেটা পরিচালনার জন্য একটি বিতরণকৃত নোএসকিউএল ডাটাবেস। এটি কেবলমাত্র অত্যন্ত উপলব্ধ পরিষেবা সরবরাহ করে না তবে ব্যর্থতার কোনও একক বিন্দু না রেখে দক্ষতার সাথে নোডগুলি পরিচালনা করে। অবিচ্ছিন্ন প্রাপ্যতা, লিনিয়ার স্কেল পারফরম্যান্স, অপারেশনাল সরলতা এবং সহজ ডেটা বন্টনের মতো দক্ষতার সাথে অ্যাপাচি ক্যাসান্দ্রা এমন একটি সমাধান সরবরাহ করে যা সম্পর্কিত ডেটাবেসগুলির দ্বারা তুলনামূলক অপরিবর্তনীয়।

অ্যাপাচি ক্যাসান্দ্রার আর্কিটেকচারটি স্কেল, পারফরম্যান্স এবং অবিচ্ছিন্ন আপটাইম অফার করার দক্ষতার জন্য অ্যাকাউন্ট করে। অ্যাপাচি ক্যাসান্দ্রা একটি মাস্টারলেস "রিং" ডিজাইন সরবরাহ করে যা স্বজ্ঞাত এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব। এটি অন্য উত্তরাধিকারের মাস্টার-স্লেভ বা জটিল ম্যানুয়াল ভাগ করে নেওয়া আর্কিটেকচারকে মারধর করে। অ্যাপাচি ক্যাসান্দ্রায়, সমস্ত নোডগুলি একে অপরের সাথে সমানভাবে যোগাযোগ করে একটি অভিন্ন ভূমিকা পালন করে। এর অর্থ এটির সত্যিকারের অবিচ্ছিন্ন প্রাপ্যতা এবং আপটাইম অফার করে ব্যর্থতার কোনও একক পয়েন্ট নেই। এটিকে নামিয়ে না রেখে আপনি সহজেই একটি বিদ্যমান ক্লাস্টারে নতুন নোড যুক্ত করতে পারেন।

4. অ্যাপাচি সামো:

SAMOA মানে স্কেলেবল অ্যাডভান্সড ম্যাসিভ অনলাইন অ্যানালাইসিস। এটি একটি ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্ম বিল্ড বিগ ডাটা স্ট্রীম খনির জন্য বিশেষ জোর দিয়ে মেশিন লার্নিং সক্রিয়করণ SAMOA রাইট-ওয়ান-রান-এনিহোয়ার (WORA) আর্কিটেকচারকে সমর্থন করে যা কাঠামোর মধ্যে একাধিক ডিস্ট্রিবিউটেড স্ট্রিম প্রসেসিং ইঞ্জিন (DSPEs) এর নির্বিঘ্ন ইন্টিগ্রেশনের অনুমতি দেয়। Apache SAMOA নতুন ML অ্যালগরিদম বিকাশের অনুমতি দেয় যখন বিতরণকৃত স্ট্রিম প্রসেসিং ইঞ্জিন (DSPEs, যেমন Apache Storm, Apache Flink, এবং Apache Samza) এর সাথে সরাসরি মোকাবিলা করার জটিলতা এড়িয়ে যায়।

5. স্থিতিস্থাপক অনুসন্ধান:

Elasticsearch একটি নির্ভরযোগ্য এবং নিরাপদ ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্ম যেখানে আপনি যেকোনো উৎস থেকে যেকোনো তথ্য নিতে পারেন, যেকোনো বিন্যাসে এবং অনুসন্ধান করতে পারেন, এটি বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং বাস্তব সময়ে এটি কল্পনা করতে পারেন। Elasticsearch অনুভূমিক মাপযোগ্যতা, নির্ভরযোগ্যতা এবং পরিচালনার সহজতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সম্ভাব্য সঙ্গে অনুসন্ধানের গতি একত্রিত করার সময় এই সব অর্জন বৈশ্লেষিক ন্যায়. এটি মূলত জাভাতে সংকলিত একটি পুনরুদ্ধার সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি লুসিনের উপর ভিত্তি করে। এটি একটি বিকাশকারী-বান্ধব, JSON-শৈলী, ক্যোয়ারী ভাষা ব্যবহার করে যা কাঠামোগত, অসংগঠিত এবং সময়-সিরিজ ডেটার জন্য ভাল কাজ করে।

আরও পড়ুন: অ্যানালিটিক্সের জন্য ইলাস্টিকসার্ক বনাম হ্যাডোপ ম্যাপ্রেডুস

আপনি যদি কোনও বড় ডেটা সলিউশন অংশীদার খুঁজছেন তবে আপনি সঠিক জায়গায় আছেন। অনেক বড় ডেটা সরঞ্জাম এবং সমাধানগুলিতে কাজ করার একটি স্বচ্ছ অভিজ্ঞতা নিয়ে আমরা এই ডোমেনে গভীর দক্ষতা অর্জন করেছি। একটি প্রকল্প বা পরামর্শের জন্য আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: