বিগ ডেটা টিউটোরিয়াল
বড় ডেটা, আপনি কি এই শব্দটি আগে শুনেছেন না? আমি নিশ্চিত যে আপনার আছে। গত 4 থেকে 5 বছরে সবাই বিগ ডেটা নিয়ে কথা বলছে। তবে আপনি কি সত্যিই জানেন যে এই বিগ ডেটা আসলে কী, এটি কীভাবে আমাদের জীবনে প্রভাব ফেলছে এবং সংস্থাগুলি কেন পেশাদারদের জন্য শিকার করছে ? এই বিগ ডেটা টিউটোরিয়ালে, আমি আপনাকে বিগ ডেটা সম্পর্কে একটি সম্পূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি দেব।
এই বিগ ডেটা টিউটোরিয়ালে আমি যে বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত করব তার নীচে:
- বড় তথ্য গল্প
- বড় ডেটা ড্রাইভিং ফ্যাক্টর
- বিগ ডেটা কী?
- বড় তথ্য বৈশিষ্ট্য
- বড় ডেটা প্রকার
- বড় ডেটার উদাহরণ
- বিগ ডেটার অ্যাপ্লিকেশন
- বড় ডেটা নিয়ে চ্যালেঞ্জ
একটি ছোট গল্প দিয়ে এই বিগ ডেটা টিউটোরিয়ালটি শুরু করি।
বড় তথ্য গল্প
প্রাচীনকালে, লোকেরা ঘোড়াচালিত গাড়িতে করে একটি গ্রাম থেকে অন্য গ্রামে যাতায়াত করত, কিন্তু সময় যত বাড়ছিল, গ্রামগুলি শহরে পরিণত হয়েছিল এবং লোকেরা ছড়িয়ে পড়েছিল। এক শহর থেকে অন্য শহরে যাওয়ার দূরত্বও বেড়েছে। সুতরাং লাগেজের পাশাপাশি শহরগুলির মধ্যে যাতায়াত করা সমস্যা হয়ে দাঁড়িয়েছিল। নীল রঙের মধ্যে একটি স্মার্ট ফেলার পরামর্শ দিয়েছিল, আমাদের এই সমস্যাটি সমাধান করার জন্য আরও বেশি করে ঘোড়া খাওয়ানো উচিত। আমি যখন এই সমাধানটি দেখি তখন এটি খুব খারাপ নয়, তবে আপনি কি মনে করেন যে একটি ঘোড়া হাতিতে পরিণত হতে পারে? আমি তাই মনে করি না. আর একজন স্মার্ট লোক বলল, 1 টি ঘোড়ার পরিবর্তে কার্টটি টানতে আমাদের একই গাড়িটি টানার জন্য 4 টি ঘোড়া রাখুন। আপনারা এই সমাধান সম্পর্কে কী ভাবেন? আমি মনে করি এটি একটি দুর্দান্ত সমাধান। এখন লোকেরা কম সময়ে বড় দূরত্ব ভ্রমণ করতে এবং আরও বেশি লাগেজ বহন করতে পারে।
একই ধারণাটি বিগ ডেটার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। বিগ ডেটা বলে, আজ অবধি আমরা আমাদের সার্ভারগুলিতে ডেটা সংরক্ষণের সাথে ঠিক ছিলাম কারণ ডেটাটির ভলিউমটি বেশ সীমাবদ্ধ ছিল এবং এই ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য সময় পরিমাণও ঠিক ছিল। তবে বর্তমানে এই বর্তমান প্রযুক্তিগত বিশ্বে, ডেটাগুলি খুব দ্রুত বাড়ছে এবং লোকেরা ডেটাতে অনেকবার নির্ভর করে। এছাড়াও যে গতিতে ডেটা বৃদ্ধি পাচ্ছে, কোনও সার্ভারে ডেটা সংরক্ষণ করা অসম্ভব হয়ে উঠছে।
বিগ ডেটা টিউটোরিয়ালের এই ব্লগের মাধ্যমে আসুন আমরা বিগ ডেটার উত্সগুলি অনুসন্ধান করতে পারি, যা প্রচলিত সিস্টেমগুলি সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়া করতে ব্যর্থ হয়।
বড় ডেটা ড্রাইভিং ফ্যাক্টর
গ্রহ পৃথিবীতে তথ্যের পরিমাণ বহু কারণে তাত্পর্যপূর্ণভাবে বৃদ্ধি পাচ্ছে। বিভিন্ন উত্স এবং আমাদের প্রতিদিনের ক্রিয়াকলাপ প্রচুর ডেটা তৈরি করে। ওয়েবের আবিষ্কারের সাথে পুরো পৃথিবী অনলাইনে চলে গেছে, আমরা প্রতিটি কাজই ডিজিটাল ট্রেস ফেলে রেখেছি। স্মার্ট অবজেক্টগুলি অনলাইনে চলার সাথে সাথে ডেটা বৃদ্ধির হার দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে। বিগ ডেটার প্রধান উত্স হ'ল সোশ্যাল মিডিয়া সাইটগুলি, সেন্সর নেটওয়ার্কগুলি, ডিজিটাল চিত্রগুলি / ভিডিওগুলি, সেল ফোনগুলি, ক্রয় লেনদেনের রেকর্ডগুলি, ওয়েব লগগুলি, মেডিকেল রেকর্ডস, সংরক্ষণাগারগুলি, সামরিক নজরদারি, ইকমার্স, জটিল বৈজ্ঞানিক গবেষণা এবং আরও অনেক কিছু। এই সমস্ত তথ্যের পরিমাণ প্রায় কিছু কুইন্টিলিয়ন বাইটের সমান। ২০২০ সালের মধ্যে, ডাটা ভলিউমগুলি প্রায় ৪০ টি জেটটাবাইট হবে যা পঁচাত্তর দ্বারা গুণিত গ্রহে প্রতিটি বালির একক শস্য যোগ করার সমতুল্য।
জাভা ডাবল ইনট রূপান্তর
বিগ ডেটা কী?
বিগ ডেটা এমন একটি শব্দ যা ডেটা সেটগুলির সংগ্রহের জন্য ব্যবহৃত হয় যা বড় এবং জটিল, উপলভ্য ডাটাবেস পরিচালনার সরঞ্জামগুলি বা traditionalতিহ্যবাহী ডেটা প্রসেসিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করে সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়া করা কঠিন। চ্যালেঞ্জের মধ্যে রয়েছে এই ডেটা ক্যাপচারিং, কুরেটিং, স্টোরিং, সন্ধান, শেয়ারিং, ট্রান্সফার, বিশ্লেষণ ও দৃশ্যায়ন।
বড় তথ্য বৈশিষ্ট্য
বিগ ডেটা সংজ্ঞায়িতকারী পাঁচটি বৈশিষ্ট্য হ'ল ভলিউম, বেগ, বৈচিত্র্য, সত্যতা এবং মান।
ভলিউম
ভলিউম ‘ডেটার পরিমাণ’ বোঝায়, যা দিনে দিনে খুব দ্রুত গতিতে বেড়ে চলেছে। মানুষ দ্বারা তৈরি ডেটা আকার, মেশিন এবং নিজেই সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমে তাদের মিথস্ক্রিয়া। গবেষকরা পূর্বাভাস দিয়েছেন যে ২০২০ সালের মধ্যে ৪০ জেটটাবাইট (৪০,০০০ এক্সাবাইট) উত্পাদিত হবে, যা ২০০৫ সালের তুলনায় ৩০০ গুণ বৃদ্ধি পেয়েছে।
স্বাচ্ছন্দ্য
বেগটি সেই গতি হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যেখানে প্রতিদিন বিভিন্ন উত্স ডেটা উত্পন্ন করে। ডেটার এই প্রবাহটি বিশাল এবং অবিচ্ছিন্ন। মোবাইলে এখন পর্যন্ত 1.03 বিলিয়ন ডেইলি অ্যাক্টিভ ইউজার (ফেসবুক ডিএইউ) রয়েছে, যা বছরের পর বছর 22% বৃদ্ধি পেয়েছে। এটি দেখায় যে সোশ্যাল মিডিয়ায় ব্যবহারকারীর সংখ্যা কত দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং প্রতিদিন কত দ্রুত ডেটা তৈরি হচ্ছে। আপনি যদি বেগটি পরিচালনা করতে সক্ষম হন তবে আপনি অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে এবং রিয়েল-টাইম ডেটার ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হবেন।
বিভিন্ন
যেহেতু অনেক উত্স রয়েছে যা বিগ ডেটাতে অবদান রাখছে, তাই তারা যে ডেটা উত্পন্ন করছে তার ধরণ আলাদা। এটি কাঠামোগত, অর্ধ-কাঠামোগত বা কাঠামোগত হতে পারে। সুতরাং, এখানে প্রতিদিন বিভিন্ন ধরণের ডেটা তৈরি হচ্ছে। আগে আমরা এক্সেল এবং ডাটাবেসগুলি থেকে ডেটা পেতাম, এখন ডেটা চিত্র, অডিও, ভিডিও, সেন্সর ডেটা ইত্যাদি আকারে নীচের চিত্রের মতো প্রদর্শিত হচ্ছে। অতএব, এই বিভিন্ন ধরনের অপরিকল্পিত ডেটা ডেটা ক্যাপচার, স্টোরেজ, মাইনিং এবং বিশ্লেষণে সমস্যা তৈরি করে।
সত্যতা
নির্ভুলতা ডেটা অসঙ্গতি এবং অসম্পূর্ণতার কারণে ডেটা সন্দেহের বা উপলব্ধ তথ্যের অনিশ্চয়তায় ডেটা বোঝায়। নীচের চিত্রটিতে, আপনি দেখতে পারেন যে টেবিলের মধ্যে কয়েকটি মান অনুপস্থিত। এছাড়াও, কয়েকটি মান গ্রহণ করা শক্ত, উদাহরণস্বরূপ - তৃতীয় সারিতে 15000 ন্যূনতম মান, এটি সম্ভব নয়। এই অসঙ্গতি এবং অসম্পূর্ণতা ভেরাকিটি ity
উপলভ্য ডেটা কখনও কখনও অগোছালো হতে পারে এবং বিশ্বাস করতেও অসুবিধা হতে পারে। অনেক বড় আকারের ডেটা সহ, গুণমান এবং নির্ভুলতার জন্য টুইটার পোস্টের মতো হ্যাশট্যাগগুলি, সংক্ষিপ্ত বিবরণগুলি, টাইপস এবং কথোপকথনের ভাষণ সহ নিয়ন্ত্রণ করা কঠিন। ভলিউম প্রায়শই ডেটাতে গুণমান এবং নির্ভুলতার অভাবের পিছনে কারণ reason- তথ্যের অনিশ্চয়তার কারণে, 3 জন ব্যবসায়ী নেতা 1 জন সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য তারা যে তথ্য ব্যবহার করেন তা বিশ্বাস করে না।
- একটি সমীক্ষায় দেখা গেছে যে 27% উত্তরদাতারা তাদের ডেটা কতটা সঠিক তা সম্পর্কে অনিশ্চিত ছিলেন।
- নিম্ন মানের গুণমানের জন্য মার্কিন অর্থনীতিতে বছরে প্রায় 3.1 ট্রিলিয়ন ডলার ব্যয় হয়।
মান
ভলিউম, वेग, বিভিন্নতা এবং ভেরিটি নিয়ে আলোচনা করার পরে, আরও একটি ভি আছে যা বিগ ডেটা অর্থাৎ মানটির দিকে তাকানোর সময় বিবেচনা করা উচিত। বড় অ্যাক্সেস থাকা সবই ভাল এবং ভালতথ্যকিন্তুযদি না আমরা এটিকে মান হিসাবে রূপান্তর করতে পারি তবে এটি অকেজো। এটিকে মূল্যে রূপান্তরিত করে বলতে চাইছি, এটি কি বড় সংস্থাগুলি বিশ্লেষণকারী সংস্থাগুলির সুবিধার সাথে যুক্ত হচ্ছে? সংস্থাটি কি বিগ ডেটাতে কাজ করছে উচ্চতর আরওআই (রিটার্ন অন ইনভেস্টমেন্ট) অর্জন করছে? বিগ ডেটাতে কাজ করে এটি লাভ না করে, এটি অকেজো less।
বিগ ডেটা সম্পর্কে আরও জানতে নীচে আমাদের বিগ ডেটা ভিডিওটি দেখুন:
প্রারম্ভিকদের জন্য বিগ ডেটা টিউটোরিয়াল | বড় তথ্য কি এডুরেকা
বৈচিত্রে যেমন আলোচনা করা হয়েছে, সেখানে বিভিন্ন ধরণের ডেটা রয়েছে যা প্রতিদিন উত্পন্ন হচ্ছে। সুতরাং, আসুন এখন আমাদের ডেটাগুলির ধরণগুলি বুঝতে পারি:
বড় ডেটা প্রকার
বিগ ডেটা তিন ধরণের হতে পারে:
- কাঠামোগত
- আধা-কাঠামোগত
- কাঠামোগত
কাঠামোগত
একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে যে ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়া করা যায় সেগুলিকে স্ট্রাকচার্ড ডেটা বলে। রিলেশনাল ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমে (আরডিবিএমএস) সঞ্চিত ডেটা ‘কাঠামোগত’ ডেটার একটি উদাহরণ। কাঠামোগত ডেটা প্রক্রিয়া করা সহজ কারণ এটির একটি নির্দিষ্ট স্কিমা রয়েছে। স্ট্রাকচার্ড ক্যোয়ারী ল্যাঙ্গুয়েজ (এসকিউএল) প্রায়শই এই জাতীয় ডেটা পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়।
আধা-কাঠামোগত
আধা-কাঠামোগত ডেটা এমন এক ধরণের ডেটা যার কোনও ডেটা মডেলের আনুষ্ঠানিক কাঠামো থাকে না, অর্থাত্ একটি রিলেশনাল ডিবিএমএসে একটি টেবিল সংজ্ঞা থাকে তবে তা সত্ত্বেও এর মধ্যে কিছু সাংগঠনিক বৈশিষ্ট্য থাকে যেমন ট্যাগ এবং অন্যান্য চিহ্নিতকারীগুলিকে পৃথক শব্দার্থ উপাদানগুলি পৃথক করে তোলে যা এটি সহজ করে তোলে বিশ্লেষণ. এক্সএমএল ফাইল বা জেএসএন ডকুমেন্টগুলি আধা-কাঠামোগত ডেটার উদাহরণ।
কাঠামোগত
অজানা ফর্ম রয়েছে এমন ডেটা এবং আরডিবিএমএসে সংরক্ষণ করা যাবে না এবং এটি কাঠামোগত বিন্যাসে রূপান্তরিত না করা হলে বিশ্লেষণ করা যায় না যতক্ষণ না স্ট্রাকচার্ড ডেটা বলে। চিত্র, অডিও, ভিডিওগুলির মতো পাঠ্য ফাইল এবং মাল্টিমিডিয়া বিষয়বস্তুগুলি অনঠনযুক্ত ডেটার উদাহরণ। কাঠামোগত ডেটা অন্যের তুলনায় দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, বিশেষজ্ঞরা বলেছেন যে কোনও সংস্থার ৮০ শতাংশ তথ্যই অরক্ষিত।
এখন অবধি, আমি সবেমাত্র বিগ ডেটা প্রবর্তনের বিষয়টি কভার করেছি। তদুপরি, এই বিগ ডেটা টিউটোরিয়ালটি বিগ ডেটার উদাহরণ, অ্যাপ্লিকেশন এবং চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে কথা বলে।
বড় ডেটার উদাহরণ
প্রতিদিন আমরা কয়েক মিলিয়ন বাইট ডেটা আপলোড করি। গত দুই বছরে বিশ্বের 90% ডেটা তৈরি করা হয়েছে।
পিএইচপি স্ট্রিং অ্যারে রূপান্তরিত
- ওয়ালমার্ট এর চেয়ে বেশি পরিচালনা করে 1 মিলিয়ন প্রতি ঘন্টা গ্রাহক লেনদেন।
- ফেসবুক স্টোর, অ্যাক্সেস এবং বিশ্লেষণ করে 30+ পেটাবাইট ব্যবহারকারী উত্পন্ন ডেটা।
- 230+ মিলিয়ন প্রতিদিন টুইট তৈরি করা হয়।
- অধিক 5 বিলিয়ন লোকেরা বিশ্বব্যাপী মোবাইল ফোনে কলিং, টেক্সটিং, টুইট এবং ব্রাউজ করছে।
- ইউটিউব ব্যবহারকারীরা আপলোড করেন 48 ঘন্টা দিনের প্রতি মিনিটে নতুন ভিডিও।
- আমাজন হ্যান্ডেল করে 15 মিলিয়ন পণ্য সুপারিশ করতে গ্রাহকরা প্রতিদিন স্ট্রিম ব্যবহারকারী ডেটা ক্লিক করুন।
- 294 বিলিয়ন প্রতিদিন ইমেল প্রেরণ করা হয়। পরিষেবাগুলি স্প্যামগুলি সন্ধান করতে এই ডেটা বিশ্লেষণ করে।
- আধুনিক গাড়িগুলি কাছে রয়েছে 100 সেন্সর যা জ্বালানী স্তর, টায়ার চাপ ইত্যাদি পর্যবেক্ষণ করে, প্রতিটি যানবাহন প্রচুর সেন্সর ডেটা তৈরি করে।
বিগ ডেটার অ্যাপ্লিকেশন
আমরা বিগ ডেটা অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা উপকৃত হওয়া ব্যক্তি, লোকেদের বিষয়ে কথা না বলে ডেটা নিয়ে কথা বলতে পারি না। প্রায় সব শিল্পই আজ এক বা অন্য উপায়ে বিগ ডেটা অ্যাপ্লিকেশনগুলির সুবিধা দিচ্ছে।
- স্মার্ট স্বাস্থ্যসেবা : রোগীর ডেটা পেটবাইট ব্যবহার করে, সংস্থাটি অর্থবহ তথ্য বের করতে পারে এবং তারপরে এমন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে যা রোগীর অবনতিশীল অবস্থার আগে থেকেই অনুমান করতে পারে।
- টেলিকম : টেলিকম সেক্টর তথ্য সংগ্রহ করে, বিশ্লেষণ করে বিভিন্ন সমস্যার সমাধান দেয়। বিগ ডেটা অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করে, টেলিকম সংস্থাগুলি ডাটা প্যাকেটের ক্ষতি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে সক্ষম হয়েছে, যা নেটওয়ার্কগুলি ওভারলোড হয়ে গেলে ঘটে এবং এইভাবে, তাদের গ্রাহকদের একটি বিরামবিহীন সংযোগ সরবরাহ করে।
- খুচরা : খুচরা কিছু শক্ততম মার্জিন আছে, এবং বড় ডেটা সর্বাধিক সুবিধাভোগী এক। খুচরা বড় ডেটা ব্যবহারের সৌন্দর্য হ'ল ভোক্তাদের আচরণ বোঝা। অ্যামাজনের সুপারিশ ইঞ্জিন গ্রাহকের ব্রাউজিং ইতিহাসের ভিত্তিতে পরামর্শ সরবরাহ করে।
- ট্রাফিক নিয়ন্ত্রণ : বিশ্বব্যাপী অনেক শহরের পক্ষে যানজট একটি বড় চ্যালেঞ্জ। শহরগুলি ক্রমবর্ধমান জনবহুল হয়ে যাওয়ার কারণে ডেটা এবং সেন্সরগুলির কার্যকর ব্যবহার ট্র্যাফিককে আরও ভালভাবে পরিচালিত করার মূল চাবিকাঠি।
- উত্পাদন : উত্পাদন শিল্পে বড় ডেটা বিশ্লেষণকারী উপাদানগুলির ত্রুটিগুলি হ্রাস করতে পারে, পণ্যের গুণমান উন্নত করতে পারে, দক্ষতা বাড়ায় এবং সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করতে পারে।
- অনুসন্ধান মানের : প্রতিবারই আমরা গুগল থেকে তথ্য আহরণ করার সময় আমরা একই সাথে এর জন্য ডেটা তৈরি করি। গুগল এই ডেটা সঞ্চয় করে এবং তার অনুসন্ধানের মানের উন্নতি করতে এটি ব্যবহার করে।
কেউ সঠিকভাবে বলেছেন: 'বাগানের সমস্ত কিছুই রোজী নয়!' । এই বিগ ডেটা টিউটোরিয়ালে এখনও অবধি আমি আপনাকে বিগ ডেটার গোলাপী ছবিটি দেখিয়েছি। তবে যদি বিগ ডেটা লাভ করার পক্ষে এত সহজ ছিল, আপনি কি ভাবেন না যে সমস্ত সংস্থা এতে বিনিয়োগ করবে? আমি আপনাকে সামনের কথা বলতে দাও, ঘটনাটি এমন নয়। আপনি বিগ ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ উপস্থিত রয়েছে।
এখন আপনি যখন বিগ ডেটা এবং এর বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে পরিচিত, তাই বিগ ডেটা টিউটোরিয়ালের এই ব্লগের পরবর্তী বিভাগটি বিগ ডেটার দ্বারা উত্পন্ন কয়েকটি বড় চ্যালেঞ্জগুলির বিষয়ে কিছুটা আলোকপাত করবে।
বড় ডেটা নিয়ে চ্যালেঞ্জ
আমি আপনাকে কয়েকটি চ্যালেঞ্জ বলতে পারি যা বিগ ডেটার সাথে আসে:
- উপাত্ত গুণমান - এখানে সমস্যা 4তমভি অর্থাৎ সত্যবাদিতা। এখানে ডেটা খুব অগোছালো, বেমানান এবং অসম্পূর্ণ। নোংরা তথ্য মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে প্রতি বছর সংস্থাগুলির জন্য cost 600 বিলিয়ন ব্যয় করে।
- আবিষ্কার - বড় ডেটাতে অন্তর্দৃষ্টি অনুসন্ধান করা খড়ের খড়ের মধ্যে সূচি খোঁজার মতো। নিদর্শন এবং অন্তর্দৃষ্টি খুঁজে পেতে অত্যন্ত শক্তিশালী অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডেটা পেটবাইটগুলি বিশ্লেষণ করা খুব কঠিন।
- স্টোরেজ - কোনও সংস্থার যত বেশি তথ্য রয়েছে, এটি পরিচালনা করার সমস্যা তত জটিল। এখানে উত্থাপিত প্রশ্নটি হ'ল 'এটি কোথায় রাখবেন?'। আমাদের একটি স্টোরেজ সিস্টেম দরকার যা অন-চাহিদা সহজেই স্কেল বা ডাউন করতে পারে।
- বিশ্লেষণ - বিগ ডেটার ক্ষেত্রে, বেশিরভাগ সময় আমরা যে ধরণের ডেটা নিয়ে কাজ করছি সে সম্পর্কে আমরা অজানা থাকি, সুতরাং ডেটা বিশ্লেষণ করা আরও বেশি কঠিন।
- সুরক্ষা - যেহেতু ডেটা আকারে বিশাল, তাই এটিকে সুরক্ষিত রাখা অন্য চ্যালেঞ্জ। এটিতে ব্যবহারকারীর প্রমাণীকরণ, ব্যবহারকারীর উপর ভিত্তি করে অ্যাক্সেসকে সীমাবদ্ধ করা, ডেটা অ্যাক্সেসের ইতিহাস রেকর্ড করা, ডেটা এনক্রিপশনের যথাযথ ব্যবহার ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত
- প্রতিভা অভাব - বড় বড় সংস্থাগুলিতে প্রচুর বিগ ডেটা প্রকল্প রয়েছে, তবে বিকাশকারী, উপাত্ত বিজ্ঞানী এবং বিশ্লেষকদের একটি পরিশীলিত দল যাদের পর্যাপ্ত পরিমাণ ডোমেন জ্ঞান রয়েছে তা এখনও একটি চ্যালেঞ্জ।
হ্যাডোপ রেসকিউ
বিগ ডেটা চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় আমাদের ত্রাণকর্তা রয়েছে - এটি হাদুপ । হ্যাডোপ একটি ওপেন সোর্স, জাভা-ভিত্তিক প্রোগ্রামিং ফ্রেমওয়ার্ক যা বিতরণকৃত কম্পিউটিং পরিবেশে অত্যন্ত বড় ডেটা সেটগুলির সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়াকরণকে সমর্থন করে। এটি অ্যাপাচি প্রকল্পের অংশ যা অ্যাপাচি সফটওয়্যার ফাউন্ডেশন স্পনসর করে।
হ্যাডোপ এর বিতরণ প্রক্রিয়াকরণ সহ, প্রচলিত এন্টারপ্রাইজ ডেটা গুদামের চেয়ে বেশি দক্ষতার সাথে কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা বড় পরিমাণে পরিচালনা করে। হ্যাডোপ হাজার হাজার পণ্য হার্ডওয়্যার নোড সহ সিস্টেমে অ্যাপ্লিকেশন চালানো এবং কয়েক হাজার টেরাবাইট ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম করে। সংস্থাগুলি হ্যাডোপ গ্রহণ করছে কারণ এটি একটি ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার এবং এটি পণ্য হার্ডওয়্যার (আপনার ব্যক্তিগত কম্পিউটার) এ চালাতে পারে।পণ্য হার্ডওয়্যার খুব সস্তা হওয়ায় প্রাথমিক খরচের সঞ্চয় নাটকীয়। সাংগঠনিক ডেটা বাড়ার সাথে সাথে এটিকে সংরক্ষণ করার জন্য আপনাকে ফ্লাইতে আরও বেশি পরিমাণে পণ্য হার্ডওয়্যার যুক্ত করতে হবে এবং তাই হ্যাডোপ অর্থনৈতিক হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে।অতিরিক্তভাবে, হাদুপ এর পিছনে একটি শক্তিশালী আপাচি সম্প্রদায় রয়েছে যা এর অগ্রগতিতে অবদান রাখে।
পূর্বে প্রতিশ্রুতি হিসাবে, বিগ ডেটা টিউটোরিয়ালের এই ব্লগের মাধ্যমে, আমি আপনাকে বিগ ডেটাতে সর্বাধিক অন্তর্দৃষ্টি দিয়েছি। এটি বিগ ডেটা টিউটোরিয়ালের সমাপ্তি। এখন, পরবর্তী পদক্ষেপ হ্যাডোপকে জানা এবং শিখতে হবে। আমরা একটি আছে Hadoop টিউটোরিয়াল সিরিজ ব্লগগুলি সম্পূর্ণ হ্যাডোপ ইকোসিস্টেম সম্পর্কে বিস্তারিত জ্ঞান দেবে।
শুভ হ্যাডোপিং!
এখন যে আপনি বড় ডেটা কী তা বুঝতে পেরেছেন, এটি পরীক্ষা করে দেখুন বিশ্বজুড়ে ছড়িয়ে থাকা 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা এডুরেকা দ্বারা। এডুরেকা বিগ ডেটা হ্যাডোপ শংসাপত্র প্রশিক্ষণ কোর্সটি শিখরদেরকে এইচডিএফএস, সুতা, ম্যাপ্রেইডুস, পিগ, হাইভ, এইচবি, ওউজি, ফ্লুম এবং স্কুওপ রিয়েল, সোশ্যাল মিডিয়া, এভিয়েশন, ট্যুরিজম, ফিনান্স ডোমেইনে রিয়েল-টাইম ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ হতে সহায়তা করে।
আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? দয়া করে মন্তব্য বিভাগে এটি উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।
সম্পর্কিত পোস্ট:
সি ++ স্কোপ অপারেটর