বড় ডেটা ব্যাটল: ব্যাচ প্রসেসিং বনাম স্ট্রিম প্রসেসিং

আপনি কি বিগ ডেটা এবং ডেটা অ্যানালিটিক্স বোঝার চেষ্টা করছেন, কিন্তু ব্যাচ ডেটা প্রসেসিং এবং স্ট্রিম ডেটা প্রসেসিংয়ে বিভ্রান্ত? যদি তাই হয় তবে এই ব্লগটি আপনার জন্য!

আজ বিকাশকারীরা হ্যাডোপ ইকোসিস্টেমের ডেটা টেরাবাইটস এবং পেটাবাইট বিশ্লেষণ করছে। অনেক প্রকল্প এই উদ্ভাবনের গতি বাড়ানোর জন্য নির্ভর করছে। এই প্রকল্পের সমস্ত দুটি দিক নির্ভর করে। তারা হ'ল:

  • ধির গতির কাজ
  • স্ট্রিম প্রক্রিয়াজাতকরণ

ব্যাচ প্রসেসিং কী?

ব্যাচ প্রসেসিং হ'ল যেখানে প্রসেসিং হ'ল ব্লক ডেটাগুলির মধ্যে ঘটে যা ইতিমধ্যে কিছু সময়ের মধ্যে সঞ্চিত থাকে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বড় আর্থিক সংস্থার দ্বারা এক সপ্তাহের মধ্যে সম্পাদিত সমস্ত লেনদেন প্রক্রিয়াজাতকরণ। এই ডেটাটিতে একটি দিনের জন্য কয়েক মিলিয়ন রেকর্ড রয়েছে যা কোনও ফাইল বা রেকর্ড ইত্যাদি হিসাবে সংরক্ষণ করা যেতে পারে particular এই নির্দিষ্ট ফাইলটি ফার্মটি করতে চায় এমন বিভিন্ন বিশ্লেষণের জন্য দিনের শেষে প্রক্রিয়াজাতকরণ করবে। স্পষ্টতই এই ফাইলটি প্রক্রিয়া করতে বড় পরিমাণ সময় লাগবে। ব্যাচ প্রসেসিং এটাই হবে :)

ব্যাচগুলিতে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য হ্যাডোপ ম্যাপ্রেইডুস হ'ল সেরা কাঠামো। নিম্নলিখিত চিত্রটি আপনাকে ম্যাপ্রেডুস ব্যবহার করে ডেটা প্রসেসিং ডেটা সম্পর্কে বিশদ ব্যাখ্যা দেয়।

মানচিত্রে ব্যবহার করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করা হচ্ছে

ব্যাচ প্রসেসিং এমন পরিস্থিতিতে ভাল কাজ করে যেখানে আপনার রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ ফলাফলের প্রয়োজন হয় না এবং দ্রুত বিশ্লেষণ ফলাফল পাওয়ার চেয়ে আরও বিশদ অন্তর্দৃষ্টি পাওয়ার জন্য যখন বৃহত পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করা আরও গুরুত্বপূর্ণ important

স্ট্রিম প্রসেসিং কী?

আপনি যদি রিয়েল টাইমে বিশ্লেষণ ফলাফল চান তবে স্ট্রিম প্রসেসিং হ'ল একটি সোনার কী। স্ট্রিম প্রক্রিয়াকরণ আমাদের আসল সময়ে ডেটা প্রক্রিয়া করার অনুমতি দেয় এবং ডেটা প্রাপ্তির দিক থেকে দ্রুত সময়ের মধ্যে শর্তগুলি দ্রুত সনাক্ত করে। স্ট্রিম প্রসেসিং আপনাকে বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলিতে ডেটা ফিড করতে দেয় যত তাড়াতাড়ি তারা উত্পন্ন হয় এবং তাত্ক্ষণিক বিশ্লেষণ ফলাফল পেতে পারে। একাধিক ওপেন সোর্স স্ট্রিম প্রসেসিং প্ল্যাটফর্ম যেমন অ্যাপাচি কাফকা, অ্যাপাচি ফ্লিংক, অ্যাপাচি স্টর্ম, অ্যাপাচি সামজা ইত্যাদি রয়েছে I ডাব্লুএসও 2 এসপি কাফকা, এইচটিটিপি অনুরোধ, বার্তা দালালদের কাছ থেকে ডেটা ইনজাস্ট করতে পারে। আপনি একটি "স্ট্রিমিং এসকিউএল" ভাষা ব্যবহার করে ডেটা স্ট্রিমটি জিজ্ঞাসা করতে পারেন। মাত্র দুটি পণ্য সার্ভারের সাহায্যে এটি উচ্চ প্রাপ্যতা সরবরাহ করতে পারে এবং 100K + টিপিএস থ্রুপুট পরিচালনা করতে পারে। এটি কাফকার শীর্ষে কয়েক মিলিয়ন টিপিএস স্কেল করতে পারে। তদ্ব্যতীত, ডাব্লুএসও 2 এসপির ব্যবসায়িক বিধি ব্যবস্থাপক আপনাকে টেমপ্লেটগুলি সংজ্ঞায়িত করতে এবং সাধারণ প্রয়োজনীয়তার সাথে বিভিন্ন পরিস্থিতিতে তাদের থেকে ব্যবসায়িক বিধি তৈরি করতে দেয় allows

জালিয়াতি সনাক্তকরণের মতো কাজের জন্য স্ট্রিম প্রসেসিং দরকারী। আপনি যদি লেনদেনের ডেটা স্ট্রিম করে প্রক্রিয়া করেন, আপনি রিয়েল টাইমে জালিয়াতির সংকেত দেয় এমন অনিয়মগুলি সনাক্ত করতে পারেন, তবে প্রতারণামূলক লেনদেনগুলি সম্পূর্ণ হওয়ার আগেই বন্ধ করুন।

নিম্নলিখিত চিত্রটি আপনাকে কীভাবে রিয়েল টাইমে স্পার্ক ডেটা প্রক্রিয়া করে তা বিশদ ব্যাখ্যা দেয়।

স্ট্রিমিং প্রসেসিংটি এত দ্রুত হওয়ার কারণ হ'ল এটি ডিস্ককে হিট করার আগে ডেটা বিশ্লেষণ করে।

আপনার অতিরিক্ত তথ্যের জন্য ডাব্লুএসও 2 ডাব্লুএসও 2 জালিয়াতি সনাক্তকরণ সমাধান চালু করেছে। এটি ডাব্লুএসও 2 ডেটা অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে যা ব্যাচ অ্যানালিটিক্স এবং রিয়েল টাইম বিশ্লেষণ (স্ট্রিম প্রসেসিং) উভয়ের সমন্বয়ে গঠিত।

ব্যাচ প্রসেসিং এবং স্ট্রিম প্রসেসিংয়ের মধ্যে পার্থক্য

ব্যাচের প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং স্ট্রিম প্রসেসিং কী তা সম্পর্কে এখন আপনার কাছে কিছু প্রাথমিক ধারণা রয়েছে। আসুন ব্যাচ বনাম প্রবাহের চারপাশে বিতর্কে ডুব দিন

ব্যাচ প্রসেসিং এ এটি সমস্ত বা বেশিরভাগ ডেটাতে প্রক্রিয়া করে তবে স্ট্রিম প্রসেসিংয়ে এটি রোলিং উইন্ডো বা অতি সাম্প্রতিক রেকর্ডের ডেটা ধরে প্রক্রিয়া করে। সুতরাং ব্যাচ প্রসেসিং একটি বিশাল ব্যাচের ডেটা পরিচালনা করে যখন স্ট্রিম প্রসেসিং স্বতন্ত্র রেকর্ড বা কয়েকটি রেকর্ডের মাইক্রো ব্যাচ পরিচালনা করে।

পারফরম্যান্সের বিন্দুতে ব্যাচ প্রসেসিংয়ের বিলম্বিতা কয়েক মিনিট থেকে কয়েক ঘন্টার মধ্যে হবে যখন স্ট্রিম প্রসেসিংয়ের বিলম্বতা সেকেন্ডে বা মিলিসেকেন্ডে হবে।

দিনের শেষে, একটি শক্ত বিকাশকারী উভয় কাজের প্রবাহ বুঝতে চাইবে will এটি সবই ব্যবহারের ক্ষেত্রে নেমে আসবে এবং কীভাবে কাজের প্রবাহ ব্যবসায়ের উদ্দেশ্য পূরণে সহায়তা করবে।