ওএলটিপি বনাম ওএলএপি



নিম্নলিখিত ব্লগে ওএলটিপি বনাম ওএলএপি এবং বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে সংক্ষেপে আলোচনা করা হয়েছে।

ওএলটিপি বনাম ওএলএপি

ওএলটিপি হ'ল একটি অনলাইন ট্রানজেকশনাল সিস্টেম বা ডেটা স্টোরেজ সিস্টেম, যেখানে ব্যবহারকারী ডেটা স্টোর ব্যবহার করে প্রচুর অনলাইন লেনদেন করেন। রিয়েল টাইম ভিত্তিতে আরও অ্যাড-হক পঠন / লেখার কথা বলা হয়।





ওএলএপি হ'ল একটি অফলাইন ডেটা স্টোর। এটি অ্যাক্সেস করা হয়একাধিকবারঅফলাইন ফ্যাশনে। উদাহরণস্বরূপ, বাল্ক লগ ফাইলগুলি পড়া হয় এবং তারপরে আবার ডেটা ফাইলগুলিতে লেখা হয়। OLAP ব্যবহৃত হয় এমন কয়েকটি সাধারণ অঞ্চল হ'ল লগ জবস, ডেটা মাইনিং জব ইত্যাদি etc.

রিয়েল-টাইম হিসাবে ক্যাসান্দ্রা ওএলটিপি-র বেশি বলে মনে করা হয়, যেখানে হ্যাডোপ ওএলএপি-র বেশি, কারণ এটি বিশ্লেষণ এবং বাল্ক লেখার জন্য ব্যবহৃত হয়।



কেন ওএলএপ এবং ওলটিপি একীকরণ করবেন?

যদি আপনি পরবর্তী ৩5৫ দিনের মধ্যে হোটেল বুকিংয়ের সুলভ মূল্যের সন্ধান করছেন, এখানে আপনার কাছে ক্যাসান্দ্রার জন্য একটি বিশাল ডেটা সেট রয়েছে এবং রিয়েল টাইম ডাটাবেসে সুপারিশ পেতে চান, দামের ভিত্তিতে একটি প্রচার চালানো হবে।

এ জাতীয় দৃশ্যে, আমাদের সমস্ত রেকর্ড পুনরাবৃত্তি করতে হবে এবং বিশ্লেষণগুলি তার উপরে রাখতে হবে, এটি একটি বিশাল অফলাইন কাজ যা প্রায়শই শুরু করা হয়। এখানে, হডোপ বাল্ক ডেটা ক্রাঞ্চিংয়ের জন্য খেলতে আসে।

অন্য সুবিধাটি হ'ল আমরা একটি ক্লাস্টার চালাতে পারি এবং একটি ভিন্ন হ্যাডোপ ক্লাস্টার চালিয়ে যেতে পারি।



তৃতীয় সুবিধাটি হ'ল একজন অপারেশন ব্যয়ও অনেক হ্রাস করতে পারে।

একটি দৃশ্য দেওয়া হয়েছে, যার মধ্যে যদি কোনও ব্যবহারকারী যদি হ্যাভ, পিগ ল্যাটিনের মতো বিভিন্ন হ্যাডোপ ইকো-সিস্টেমে দক্ষতা অর্জন করে এবং এর মধ্যে ডেটা একীভূত করতে হয় তবে অবশ্যই একজনকে অবশ্যই ক্যাসান্দ্রার কোনও ডেটা উত্স প্লাগ-ইন করতে হবে এবং মানচিত্রটি চালানোর চেষ্টা করতে হবে পাশাপাশি চাকরিও হ্রাস করুন।

ওয়ালটিপি এবং ওএলএপির মধ্যে একটি লক্ষণীয় প্যাটার্ন রয়েছে। ওলটিপিতে লেখকের সংখ্যা কম রয়েছে, যেমন। হোটেল তথ্য। ধরে নিলাম যে প্রতি সেকেন্ডে 5000 বার দামের পরিবর্তন ঘটে, এখানে পঠনগুলি আরও বেশি হতে পারে। এই জাতীয় পরিস্থিতিতে, প্রতি সেকেন্ডে 1 টি লেখা থাকতে পারে তবে পঠনগুলি কয়েক হাজার এবং হাজারে বহিষ্কার হতে পারে। সুতরাং এখানে অনুপাত 1: 1000 এর কাছাকাছি।

এটি একটি আকর্ষণীয় পর্যবেক্ষণ যে ক্যাসান্দ্রা সহজেই এই মডেলটির সাথে ফিট করতে পারে, যার মধ্যে মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে, যেখানে পড়া / লেখাই সমান। এছাড়াও, এটি যখন ওলটিপি-তে আসে, এমনকি যদি কোনও টিউনযোগ্য এবং শক্তিশালী ধারাবাহিকতা মডেলটিতে যায়, তবে কেউ শেষ পর্বের ধারাবাহিক মডেল এবং শক্তিশালী ধারাবাহিক মডেলগুলির মধ্যে এক মিলিসেকেন্ড ফাঁক দেখতে পাবে। সুতরাং, ক্যাসান্দ্রা ওলটিপিতে ফিট করতে পারে।

ওএলএপ এ এসে, কেউ বিভিন্ন ওএলএপি নিদর্শন দেখতে পাবে যার অর্থ এক সাথে বেশ কয়েকটি লেখার ঘটনা ঘটছে। ওএলএপ-এ, আমরা একটি শটে ডেটা ডাম্প অর্থাৎ সমস্ত লগ ফাইলগুলি ডেটা স্টোরের মধ্যে রাখা হয় এবং তারপরে আমরা প্রক্রিয়াজাতকরণ শুরু করি। ডেটা প্যাটার্ন বা অ্যাক্সেস প্যাটার্ন হ'ল ওয়ালটিপি ধরনের প্রয়োগের বিপরীত। এখানে, হ্যাডোপ বা মানচিত্রটি কার্যকর হবে।

আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? তাদের মন্তব্য বিভাগে উল্লেখ করুন এবং আমরা আপনার কাছে ফিরে আসব।

সম্পর্কিত পোস্ট:

মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আর

ক্যাসান্দ্রা শিখার শীর্ষ পাঁচটি কারণ