স্পার্ক স্ট্রিমিং মূল স্পার্ক এপিআই-এর একটি এক্সটেনশন যা লাইভ ডেটা স্ট্রিমগুলির স্কেলযোগ্য, হাই-থ্রুপুট, ফল্ট-সহনশীল স্ট্রিম প্রসেসিং সক্ষম করে। স্পার্ক স্ট্রিমিং লাইভ ডেটা স্ট্রিম করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং প্রকৃত সময়ে প্রক্রিয়াজাতকরণ ঘটতে পারে। স্পার্ক স্ট্রিমিংয়ের ক্রমবর্ধমান ব্যবহারকারী বেসে উবার, নেটফ্লিক্স এবং পিন্টারেস্টের মতো পরিবারের নামগুলি থাকে।
যখন রিয়েল টাইম ডেটা অ্যানালিটিকাগুলির কথা আসে, স্পার্ক স্ট্রিমিং দ্রুত এবং লাইভ প্রসেসিংয়ের জন্য ডেটা নিবিষ্ট করার জন্য একটি একক প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে এবং একইভাবে আপনার দক্ষতা প্রমাণ করে।এই ব্লগের মাধ্যমে, আমি আপনাকে স্পার্ক স্ট্রিমিংয়ের এই নতুন আকর্ষণীয় ডোমেনের সাথে পরিচয় করিয়ে দেব এবং আমরা একটি সম্পূর্ণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে যাব, টুইটার সংবেদন বিশ্লেষণ স্পার্ক স্ট্রিমিং ব্যবহার করে।
নিম্নলিখিত এই বিষয়বস্তু যা এই ব্লগে আচ্ছাদিত করা হবে:
- স্ট্রিমিং কি?
- কেন স্টার্কিং স্পার্ক?
- স্ট্রিমিং ওভারভিউ স্পার্ক করুন
- স্ট্রিমিং বৈশিষ্ট্যগুলি স্পার্ক করুন
- স্ট্রিমিং ফান্ডামেন্টালগুলি স্পার্ক করুন
5.1 স্ট্রিমিং প্রসঙ্গ
5.2 ডিএসটিস্ট্রিম
5.3 ক্যাচিং / জেদ
5.4 আহরণকারী, সম্প্রচার ভেরিয়েবল এবং চেকপয়েন্টগুলি - কেস ব্যবহার করুন - টুইটার সংবেদন বিশ্লেষণ
স্ট্রিমিং কি?
ডেটা স্ট্রিমিং ডেটা স্থানান্তর করার একটি কৌশল যাতে এটি স্থির এবং অবিচ্ছিন্ন স্ট্রিম হিসাবে প্রক্রিয়া করা যায়। স্ট্রিমিং প্রযুক্তিগুলি ইন্টারনেটের বিকাশের সাথে ক্রমশ গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।
চিত্র: স্ট্রিমিং কি?
সি বনাম সি ++ বনাম জাভা
কেন স্টার্কিং স্পার্ক?
টুইটার, স্টক মার্কেট এবং ভৌগলিক সিস্টেমগুলির মতো বিভিন্ন উত্স থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা প্রবাহিত করতে এবং ব্যবসায়ের সহায়তা করতে শক্তিশালী বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে আমরা স্পার্ক স্ট্রিমিং ব্যবহার করতে পারি।
চিত্র: কেন স্টার্কিং স্পার্ক?
স্ট্রিমিং ওভারভিউ স্পার্ক করুন
স্ট্রিমিং স্পার্ক করুন রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি মূল স্পার্ক এপিআইয়ের একটি দরকারী সংযোজন। স্পার্ক স্ট্রিমিং লাইভ ডেটা স্ট্রিমগুলির হাই-থ্রুপুট এবং ফল্ট-সহনশীল স্ট্রিম প্রসেসিং সক্ষম করে।
চিত্র: স্টার্কিং স্পার্ক স্ট্রিমিং
মূল স্ট্রিম ইউনিটটি ডিএসটিস্ট্রিমযা মূলত রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য আরডিডিগুলির একটি সিরিজ।
স্ট্রিমিং বৈশিষ্ট্যগুলি স্পার্ক করুন
- স্কেলিং: স্পার্ক স্ট্রিমিং সহজেই কয়েকশ নোডে স্কেল করতে পারে।
- দ্রুততা: এটি কস্বল্প বিলম্ব
- ফল্ট সহনশীলতা: স্পার্কে ই করার ক্ষমতা রয়েছেব্যর্থতা থেকে সুস্থভাবে পুনরুদ্ধার।
- মিশ্রণ: স্পার্ক ব্যাচ এবং রিয়েল-টাইম প্রসেসিংয়ের সাথে সংহত করে।
- ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ: স্পার্ক স্ট্রিমিং আপনি হয় uব্যবসায় বিশ্লেষণে ব্যবহার করা যেতে পারে যা গ্রাহকদের আচরণ ট্র্যাক করতে সেড।
স্ট্রিমিং ওয়ার্কফ্লো স্পার্ক করুন
স্পার্ক স্ট্রিমিংয়ের কার্যপ্রবাহের চারটি উচ্চ-স্তরের পর্যায় রয়েছে। প্রথমটি হ'ল বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা প্রবাহিত করা। এই উত্সগুলি রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিংয়ের জন্য আক্কা, কাফকা, ফ্লুম, এডাব্লুএস বা পারকুইটের মতো ডেটা উত্সগুলি স্ট্রিমিং করতে পারে। স্ট্যাটিক / ব্যাচের স্ট্রিমিংয়ের জন্য দ্বিতীয় ধরণের উত্সগুলিতে এইচবিজ, মাইএসকিউএল, পোস্টগ্র্রেএসকিউএল, ইলাস্টিক অনুসন্ধান, মঙ্গো ডিবি এবং ক্যাসান্দ্রা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি হয়ে গেলে, স্পার্ককে তার এমএলিব এপিআইয়ের মাধ্যমে ডেটাতে মেশিন লার্নিং সম্পাদন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আরও, স্পার্ক এসকিউএল এই ডেটাতে আরও ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়। শেষ অবধি, স্ট্রিমিং আউটপুটটি বিভিন্ন ডাটা স্টোরেজ সিস্টেমে যেমন এইচবিজ, ক্যাসান্দ্রা, মেমএসকিউএল, কাফকা, ইলাস্টিক অনুসন্ধান, এইচডিএফএস এবং স্থানীয় ফাইল সিস্টেমগুলিতে সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
চিত্র: স্পার্ক স্ট্রিমিং এর ওভারভিউ
স্ট্রিমিং ফান্ডামেন্টালগুলি স্পার্ক করুন
- স্ট্রিমিং প্রসঙ্গ
- ডিএসটিস্ট্রিম
- ক্যাচিং
- আহরণকারী, সম্প্রচার ভেরিয়েবল এবং চেকপয়েন্টগুলি
স্ট্রিমিং প্রসঙ্গ
স্ট্রিমিং প্রসঙ্গ স্পার্কে ডেটা স্ট্রিম গ্রহণ করে। এটি রেজিস্ট্রেশন করে একটি ইনপুট ডিএসটিস্ট্রিম উত্পাদন করা a রিসিভার অবজেক্ট এটি স্পার্ক কার্যকারিতার প্রধান প্রবেশ পয়েন্ট। স্পার্ক টুইটার, আক্কা অভিনেতা এবং জিরোমিকিউ এর মতো উত্সের অনেকগুলি ডিফল্ট বাস্তবায়ন সরবরাহ করে যা প্রসঙ্গ থেকে অ্যাক্সেসযোগ্য।
একটি স্প্রিংকন্টেক্সট অবজেক্ট থেকে একটি স্ট্রিমিংকনটেক্সট অবজেক্ট তৈরি করা যেতে পারে। একটি স্পার্ককন্টেক্সট স্পার্ক ক্লাস্টারের সংযোগ উপস্থাপন করে এবং এই ক্লাস্টারে আরডিডি, জলাশয় এবং সম্প্রচার ভেরিয়েবল তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
আমদানি org.apache.spark._ আমদানি org.apache.spark.streaming._ var ssc = নতুন স্ট্রিমিংকন্টেক্সট (এসসি, সেকেন্ডস (1))
ডিএসটিস্ট্রিম
বিচ্ছিন্ন স্ট্রিম (ডিএসটিস্ট্রিম) হ'ল স্পার্ক স্ট্রিমিংয়ের সরবরাহকৃত বেসিক অ্যাস্ট্রাকশন। এটি তথ্যের ধারাবাহিক স্ট্রিম। এটি কোনও ডেটা উত্স বা কোনও প্রক্রিয়াজাত ডেটা স্ট্রিম থেকে ইনপুট স্ট্রিমটি রূপান্তরিত করে উত্পন্ন হয়।
চিত্র: একটি ইনপুট ডিএসটিস্ট্রিম থেকে শব্দ আহরণ করা হচ্ছে
অভ্যন্তরীণভাবে, একটি ডিএসটিস্ট্রিমে ধারাবাহিকভাবে আরডিডি দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় এবং প্রতিটি আরডিডি একটি নির্দিষ্ট বিরতি থেকে ডেটা ধারণ করে।
ইনপুট ডিএসটিস্ট্রিম: ইনপুট ডিএসটিস্ট্রিম ডিএসটি স্ট্রিমগুলি স্ট্রিমিং উত্স থেকে প্রাপ্ত ইনপুট ডেটার প্রবাহকে উপস্থাপন করে।
চিত্র: রিসিভার ইনপুট ডিএসটিস্ট্রিমে ডেটা প্রেরণ করে যেখানে প্রতিটি ব্যাচে আরডিডি রয়েছে
প্রতিটি ইনপুট ডিএসটিস্ট্রিম কোনও রিসিভার অবজেক্টের সাথে সম্পর্কিত যা কোনও উত্স থেকে ডেটা গ্রহণ করে এবং প্রসেসিংয়ের জন্য স্পার্কের স্মৃতিতে সঞ্চয় করে।
ডিএসটিস্ট্রিমগুলিতে রূপান্তর:
ডিএসটিস্ট্রিম প্রয়োগ করা যে কোনও অপারেশন অন্তর্নিহিত আরডিডিগুলিতে অপারেশনগুলিতে অনুবাদ করে। রূপান্তরগুলি ডিএসটি স্ট্রিমের ইনপুট থেকে ডেটা আরডিডি-র অনুরূপ পরিবর্তন করতে দেয়। ডিএসটি স্ট্রিমগুলি সাধারণ স্পার্ক আরডিডিগুলিতে উপলভ্য অনেকগুলি রূপান্তরকে সমর্থন করে।
চিত্র: ডিএসটিস্ট্রিম রূপান্তর
নিম্নলিখিত ডিএসটিস্ট্রিমের কয়েকটি জনপ্রিয় রূপান্তর রয়েছে:
| মানচিত্র ( ফানক ) | মানচিত্র ( ফানক ) উত্স ডিএসট্রিমের প্রতিটি উপাদান একটি ফাংশনের মধ্য দিয়ে পাস করে একটি নতুন ডিএসটিস্ট্রিম দেয় ফানক |
| সমতল মানচিত্র( ফানক ) | সমতল মানচিত্র( ফানক ) মানচিত্রের অনুরূপ ( ফানক ) তবে প্রতিটি ইনপুট আইটেম 0 বা ততোধিক আউটপুট আইটেমগুলিতে ম্যাপ করা যায় এবং ফাংশনের মাধ্যমে প্রতিটি উত্স উপাদানকে পাস করে একটি নতুন ডিএসট্রিম প্রদান করে ফানক |
| ছাঁকনি( ফানক ) | ছাঁকনি( ফানক ) উত্স ডিএসট্রিম যার উপর কেবলমাত্র রেকর্ডগুলি নির্বাচন করে একটি নতুন ডিএসটিস্ট্রিম প্রদান করে ফানক সত্য ফিরে। |
| হ্রাস ( ফানক ) | হ্রাস ( ফানক ) একটি ফাংশন ব্যবহার করে উত্স ডিএসটিস্ট্রমের প্রতিটি আরডিডির উপাদানগুলিকে একত্রিত করে একক-উপাদান আরডিডিগুলির একটি নতুন ডিএসটিস্ট্রিম প্রদান করে ফানক । |
| গ্রুপ দ্বারা ( ফানক ) | গ্রুপ দ্বারা ( ফানক ) নতুন আরডিডি ফেরত দেয় যা মূলত সেই গোষ্ঠীর আইটেমগুলির মূল এবং সংশ্লিষ্ট তালিকার সমন্বয়ে গঠিত। |
আউটপুট ডিএসটিস্ট্রিম:
আউটপুট ক্রিয়াকলাপগুলি DStream এর ডেটা ডাটাবেস বা ফাইল সিস্টেমের মতো বাহ্যিক সিস্টেমে ঠেলে দেয় allow আউটপুট ক্রিয়াকলাপগুলি সমস্ত ডিএসটিস্ট্রিম রূপান্তরগুলির প্রকৃত বাস্তবায়নকে ট্রিগার করে।
চিত্র: ডিএসটিস্ট্রিমগুলিতে আউটপুট অপারেশন
ক্যাচিং
ডিএসটিস্ট্রিম বিকাশকারীদের মেমরিতে স্ট্রিমের ডেটা ক্যাশে / ধরে রাখার অনুমতি দিন। ডিএসটিস্ট্রিমের ডেটা একাধিকবার গণনা করা হলে এটি কার্যকর। এটি ব্যবহার করে করা যেতে পারে অবিরত () ডিএসটিস্ট্রিমের পদ্ধতি।
চিত্র: 2 নোডে ক্যাচিং করা হচ্ছে
নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ডেটা প্রাপ্ত ইনপুট স্ট্রিমগুলির জন্য (যেমন কাফকা, ফ্লুম, সকেটস ইত্যাদি),ডিফল্ট অধ্যবসায় স্তরটি ফল্ট-সহনশীলতার জন্য ডেটা দুটি নোডে প্রতিলিপি করতে সেট করা হয়।
আহরণকারী, সম্প্রচার ভেরিয়েবল এবং চেকপয়েন্টগুলি
আহরণকারী: আহরণকারী ভেরিয়েবলগুলি যা কেবলমাত্র একটি সংঘবদ্ধ এবং পরিবর্তনীয় ক্রিয়াকলাপের মাধ্যমে যুক্ত হয়। এগুলি কাউন্টার বা অঙ্ক প্রয়োগ করতে ব্যবহৃত হয়। ইউআইতে সঞ্চালকগুলি ট্র্যাকিং চলমান পর্যায়ে অগ্রগতি বোঝার জন্য দরকারী হতে পারে। স্থানীয়ভাবে স্পার্ক সংখ্যাসূচকদের সমর্থন করে। আমরা নামযুক্ত বা নামবিহীন সংগ্রহকারী তৈরি করতে পারি।
ব্রডকাস্ট ভেরিয়েবলগুলি: ব্রডকাস্ট ভেরিয়েবল প্রোগ্রামারকে কাজের সাথে একটি অনুলিপি পাঠানোর পরিবর্তে প্রতিটি মেশিনে কেবল পঠনযোগ্য পরিবর্তনশীল ক্যাশে রাখার অনুমতি দিন। এগুলি প্রতিটি নোডকে দক্ষ পদ্ধতিতে একটি বড় ইনপুট ডেটাসেটের একটি অনুলিপি দিতে ব্যবহৃত হতে পারে। স্পার্ক যোগাযোগ ব্যয় হ্রাস করতে দক্ষ সম্প্রচার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সম্প্রচার ভেরিয়েবলগুলি বিতরণ করার চেষ্টা করে।
চেকপয়েন্টস: চেকপয়েন্টস গেমিংয়ের চেকপয়েন্টগুলির মতো। তারা এটিকে 24/7 চালায় এবং এটিকে অ্যাপ্লিকেশন যুক্তির সাথে সম্পর্কিত না করে ব্যর্থতাগুলিতে স্থিতিশীল করে তোলে।
চিত্র: চেকপয়েন্টগুলির বৈশিষ্ট্য
কেস ব্যবহার করুন - টুইটার সংবেদন বিশ্লেষণ
এখন যেহেতু আমরা স্পার্ক স্ট্রিমিংয়ের মূল ধারণাগুলি বুঝতে পেরেছি, আসুন স্পার্ক স্ট্রিমিং ব্যবহার করে আসল-জীবন সমস্যা সমাধান করুন।
সমস্যা বিবৃতি: একটি টুইটার সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ সিস্টেম ডিজাইন করার জন্য যেখানে আমরা সংকট পরিচালনা, পরিষেবা সমন্বয় এবং লক্ষ্য বিপণনের জন্য রিয়েল-টাইম অনুভূতি গড়ে তুলি।
অনুভূতি বিশ্লেষণের অ্যাপ্লিকেশন:
- একটি চলচ্চিত্রের সাফল্যের পূর্বাভাস দিন
- রাজনৈতিক প্রচারের সাফল্যের পূর্বাভাস দিন
- কোনও নির্দিষ্ট সংস্থায় বিনিয়োগ করবেন কিনা তা সিদ্ধান্ত নিন
- লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপন
- পণ্য এবং পরিষেবা পর্যালোচনা
স্টার্কিং স্ট্রিমিং বাস্তবায়ন:
নীচে সিউডো কোডটি সন্ধান করুন:
// স্পার্ক প্রোগ্রাম আমদানি org.apache.spark.streaming মধ্যে প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করুন {সেকেন্ডস, স্ট্রিমিংকন্টেক্সট} আমদানি org.apache.spark.SparkContext._ ... java.io.File অবজেক্ট টুইটারসেন্টিমেন্ট {Def মুখ্য (আরোগুলি : অ্যারে [স্ট্রিং]) {যদি (আরগস.লেন্থ)<4) { System.err.println('Usage: TwitterPopularTags ' + ' []') System.exit(1) } StreamingExamples.setStreamingLogLevels() //Passing our Twitter keys and tokens as arguments for authorization val Array(consumerKey, consumerSecret, accessToken, accessTokenSecret) = args.take(4) val filters = args.takeRight(args.length - 4) // Set the system properties so that Twitter4j library used by twitter stream // Use them to generate OAuth credentials System.setProperty('twitter4j.oauth.consumerKey', consumerKey) ... System.setProperty('twitter4j.oauth.accessTokenSecret', accessTokenSecret) val sparkConf = new SparkConf().setAppName('twitterSentiment').setMaster('local[2]') val ssc = new Streaming Context val stream = TwitterUtils.createStream(ssc, None, filters) //Input DStream transformation using flatMap val tags = stream.flatMap { status =>হ্যাশট্যাগগুলি থেকে পাঠ্য পান sort // সাজ্টবি ব্যবহার করে আরডিডি রূপান্তর এবং তারপরে ফাংশন ট্যাগগুলি ম্যাপ করুন ট্যাগসাউন্টবিউটিভ্যালু () .ফোরআচআরডিডি {আরডিডি => ভাল এখন = প্রতিটি টুইটের বর্তমান সময় পাবেন rdd .sortBy (_._ 2)। ম্যাপ (x =>) (এক্স, এখন)) // output / টুইটার / ডিরেক্টরিতে আমাদের আউটপুট সংরক্ষণ করা .saveAsTextFile (গুলি '~ / টুইটার / $ এখন')} // ফিল্টার এবং মানচিত্রের ফাংশনগুলি ব্যবহার করে ডিএসটিস্ট্রিম রূপান্তর val ট্যুইট = স্ট্রিম.ফিল্টার {t => ভাল ট্যাগ = টি। স্প্লিট অন অন স্পেস। ফিল্টার (_। সূচনাপথ ('#'))। লোয়ার কেস ট্যাগ রূপান্তর করুন (status.getText, sentiment.toString, tagss.toString ())। ডেটা.প্রিন্ট () // টুইটার ডেটা.সভেএসটেক্সটফিলস ('~ / টুইটারস', '20000') এসসিএসের মতো শুরু হওয়া ফাইলের নাম সহ our / এ আমাদের আউটপুট সংরক্ষণ করা। শুরু () ssc.awaitTration ()}}ফলাফল:
নীচে টুইটার সেনসেন্ট স্ট্রিমিং প্রোগ্রামটি চলাকালীন ইলিপ্স আইডিইতে প্রদর্শিত ফলাফলগুলি রয়েছে।
চিত্র: এক্সিলিপ আইডিইতে সংবেদন বিশ্লেষণ আউটপুট
আমরা যেমন স্ক্রিনশটে দেখতে পাচ্ছি, সমস্ত টুইটগুলি টুইটগুলির বিষয়বস্তুর সংবেদন অনুসারে ধনাত্মক, নিরপেক্ষ এবং নেতিবাচক শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।
টুইটগুলির অনুভূতির আউটপুট ফোল্ডার এবং ফাইলগুলিতে তৈরি হওয়ার সময় অনুযায়ী সংরক্ষণ করা হয়। এই আউটপুটটি স্থানীয় ফাইল সিস্টেমে বা এইচডিএফএসে প্রয়োজনীয় হিসাবে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। আউটপুট ডিরেক্টরিটি দেখতে এরকম দেখাচ্ছে:
চিত্র: আমাদের ‘টুইটার’ প্রকল্প ফোল্ডারের ভিতরে আউটপুট ফোল্ডার
এখানে, টুইটার ডিরেক্টরিতে, আমরা নীচের মত প্রতিটি টুইটের টাইমস্ট্যাম্পের সাথে টুইটার ব্যবহারকারীদের ব্যবহারকারীর নামগুলি খুঁজে পেতে পারি:
mongodb ডাটাবেসের জন্য ব্যবহারকারী তৈরি করুন
চিত্র: টাইমস্ট্যাম্প সহ টুইটারের ব্যবহারকারীর নাম সম্বলিত আউটপুট ফাইল
এখন যেহেতু আমরা টুইটারের ব্যবহারকারীর নাম এবং টাইমস্ট্যাম্প পেয়েছি, আসুন মূল ডিরেক্টরিতে সঞ্চিত সেন্টিমেন্ট এবং টুইটগুলি দেখি। এখানে প্রতিটি টুইট অনুভূতি সংবেদন অনুসরণ করে। সঞ্চিত এই সেন্টিমেন্টটি আরও সংস্থাগুলির অন্তর্দৃষ্টিগুলির বিশাল সংখ্যার বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
চিত্র: সংবেদন সহ টুইটগুলি সমেত আউটপুট ফাইল
টুইটার কোড:
এখন, নির্দিষ্ট হ্যাশট্যাগগুলি (বিষয়) এর জন্য অনুভূতি পেতে আমাদের কোডকে কিছুটা পরিবর্তন করতে দিন। বর্তমানে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের রাষ্ট্রপতি ডোনাল্ড ট্রাম্প নিউজ চ্যানেল এবং অনলাইন সোশ্যাল মিডিয়া জুড়ে ট্রেন্ড করছেন। আসুন কীওয়ার্ডের সাথে জড়িত সংবেদনগুলি দেখে নেওয়া যাক ‘ ট্রাম্প ‘।
চিত্র: ‘ট্রাম্প’ কীওয়ার্ডের সাহায্যে টুইটগুলিতে অনুভূতি বিশ্লেষণ করা
এগিয়ে চলন্ত:
যেমনটি আমরা আমাদের সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণের প্রদর্শন থেকে দেখেছি, আমরা যেমন ‘ট্রাম্প’ -র মতো করেছিলাম ঠিক তেমন নির্দিষ্ট বিষয়ের অনুভূতিও বের করতে পারি। একইভাবে, সেন্টিমেন্ট অ্যানালিটিকগুলি বিশ্বব্যাপী সংস্থাগুলি দ্বারা সংকট পরিচালনা, পরিষেবা সমন্বয় এবং লক্ষ্য বিপণনে ব্যবহার করা যেতে পারে।
সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণের জন্য স্পার্ক স্ট্রিমিং ব্যবহারকারী সংস্থাগুলি নিম্নলিখিতগুলি অর্জনের জন্য একই পদ্ধতির প্রয়োগ করেছে:
- গ্রাহকের অভিজ্ঞতা বাড়ানো
- প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জন করা
- ব্যবসায়ের বুদ্ধি অর্জন
- হারানো ব্র্যান্ডকে পুনরুজ্জীবিত করা
এটি দিয়ে, আমরা এটির শেষে এসেছি স্পার্ক স্ট্রিমিং টিউটোরিয়াল ব্লগ এতক্ষণে স্পার্ক স্ট্রিমিং কী তা সম্পর্কে আপনার অবশ্যই একটি বোঝাপড়া অর্জন করা উচিত। টুইটার সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস ব্যবহারের ক্ষেত্রে আপনাকে স্পার্ক স্ট্রিমিং এবং অ্যাপাচি স্পার্কে ভবিষ্যতের যে কোনও প্রকল্পের মুখোমুখি হতে হবে তার জন্য কাজ করার প্রয়োজনীয় আস্থা অর্জন করবে। অনুশীলন যে কোনও বিষয়ে আয়ত্ত করার চাবিকাঠি এবং আমি আশা করি যে এই ব্লগটি অ্যাপাচি স্পার্কে আরও অনুসন্ধান করার জন্য আপনার যথেষ্ট আগ্রহ তৈরি করেছে।
এডুরেকা থেকে শুরু করার জন্য আমরা নিম্নলিখিত স্পার্ক স্ট্রিমিং ইউটিউব টিউটোরিয়ালটি সুপারিশ করি:
স্ফুলিঙ্গ স্ট্রিমিং | টুইটার সংবেদন বিশ্লেষণ উদাহরণ | এডুরেকা
স্পার্ক টিউটোরিয়ালের এই ভিডিও সিরিজটি রিয়েল-লাইফ ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেমন উপাদানগুলির সাথে একটি সম্পূর্ণ পটভূমি সরবরাহ করে টুইটার সংবেদন বিশ্লেষণ , এনবিএ গেম প্রেডিকশন অ্যানালাইসিস , ভূমিকম্প সনাক্তকরণ সিস্টেম , ফ্লাইট ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং মুভি সুপারিশ সিস্টেম । আমরা ব্যক্তিগতভাবে ব্যবহারের ক্ষেত্রে এমনভাবে নকশা তৈরি করেছি যাতে কোড চালানো যে কোনও ব্যক্তিকে একটি সার্বিক দক্ষতা সরবরাহ করতে পারে।
আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? দয়া করে মন্তব্য বিভাগে এটি উল্লেখ করুন এবং আমরা শীঘ্রই আপনার কাছে ফিরে আসব। আপনি যদি স্পার্ক শিখতে চান এবং স্পার্কের ডোমেইনে ক্যারিয়ার গড়তে চান এবং রিয়েল লাইফ ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরডিডি, স্পার্ক স্ট্রিমিং, স্পার্কএসকিউএল, এমএলিবিব, গ্রাফএক্স এবং স্কালা ব্যবহার করে বৃহত আকারে ডেটা প্রসেসিং করতে দক্ষতা তৈরি করতে চান তবে আমাদের ইন্টারেক্টিভ, লাইভ দেখুন অনলাইন এখানে, আপনার শিক্ষার পুরো সময়কালে আপনাকে গাইড করার জন্য এটি 24 * 7 সমর্থন সহ আসে।