Apache Tika এবং Big Data Integration

Apache Tika একটি ওপেন সোর্স টুল যা বিভিন্ন ফাইল ফরম্যাট থেকে টেক্সট এবং মেটাডেটা এক্সট্রাক্ট করতে পারে। Big Data প্ল্যাটফর্মের সাথে Apache Tika একত্রিত করে বৃহৎ পরিমাণের নন-স্ট্রাকচার্ড ডেটা থেকে তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং প্রসেস করা সম্ভব হয়।

Big Data কি এবং এর চ্যালেঞ্জ

Big Data বলতে এমন ডেটাকে বোঝায় যা Volume (পরিমাণ), Variety (বৈচিত্র্য) এবং Velocity (গতিবেগ) তে খুব বড়।

Big Data চ্যালেঞ্জ

• বিভিন্ন ফরম্যাট এর ডেটা প্রসেসিং (PDF, DOCX, ইমেজ ইত্যাদি)।
• নন-স্ট্রাকচার্ড ডেটা থেকে তথ্য সংগ্রহ।
• দ্রুত ডেটা প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণ।

Apache Tika এবং Big Data প্ল্যাটফর্মের ইন্টিগ্রেশন

Apache Tika বিভিন্ন Big Data টুল এবং ফ্রেমওয়ার্ক যেমন Apache Hadoop, Apache Spark, এবং Elasticsearch এর সাথে ইন্টিগ্রেট করা যায়।

১. Apache Hadoop এর সাথে Tika

Apache Hadoop একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম (HDFS) এবং প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক। Apache Tika ব্যবহার করে Hadoop এর মাধ্যমে নন-স্ট্রাকচার্ড ডেটা প্রসেস করা যায়।

Hadoop + Tika উদাহরণ (Java MapReduce)

import org.apache.tika.Tika;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.File;

public class TikaMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
    private Tika tika = new Tika();

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String filePath = value.toString();
        File file = new File(filePath);

        // টেক্সট এক্সট্রাক্ট করা
        String extractedContent = tika.parseToString(file);
        context.write(new Text(file.getName()), new Text(extractedContent));
    }
}

২. Apache Spark এর সাথে Tika

Apache Spark একটি দ্রুত ও ডিসট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং টুল যা বড় আকারের ডেটা In-Memory তে প্রসেস করে।

Spark এবং Tika ব্যবহার করে উদাহরণ (Python PySpark)

from pyspark import SparkContext
from tika import parser

# Spark Context তৈরি করা
sc = SparkContext("local", "TikaIntegration")

# ফাইলের তালিকা লোড করা
files = ["file1.pdf", "file2.docx"]

# Tika ব্যবহার করে টেক্সট এক্সট্রাকশন
def extract_content(file_path):
    raw = parser.from_file(file_path)
    return file_path, raw['content']

# RDD তে ম্যাপ এবং প্রসেসিং
rdd = sc.parallelize(files)
extracted_rdd = rdd.map(extract_content)

# ফলাফল প্রিন্ট করা
for result in extracted_rdd.collect():
    print("File:", result[0])
    print("Content:", result[1])

৩. Elasticsearch এর সাথে Tika

Elasticsearch একটি সার্চ এবং অ্যানালাইসিস ইঞ্জিন যা Apache Tika দিয়ে এক্সট্রাক্ট করা ডেটা ইনডেক্স করতে পারে।

Elasticsearch ইন্টিগ্রেশন

• Tika টুল দিয়ে টেক্সট এক্সট্রাক্ট করা।
• Elasticsearch এর REST API দিয়ে ডেটা ইনডেক্স করা।

Apache Tika এবং Big Data Integration এর প্রয়োগ ক্ষেত্র

১. Document Indexing

বৃহৎ আকারের নথি ও ফাইলকে ইনডেক্স করা এবং সার্চিং সুবিধা প্রদান।

২. Sentiment Analysis

নানান ফরম্যাটের ডেটা থেকে তথ্য সংগ্রহ করে Big Data মডেলে বিশ্লেষণ।

৩. Data Analytics

Apache Tika এবং Spark ব্যবহার করে নন-স্ট্রাকচার্ড ডেটার উপর দ্রুত বিশ্লেষণ করা।

৪. Content Extraction at Scale

বড় স্কেলে টেক্সট এক্সট্রাকশন এবং প্রসেসিং।

৫. Machine Learning Integration

এক্সট্রাক্ট করা ডেটাকে Machine Learning মডেলে ইনপুট হিসেবে ব্যবহার।

সারাংশ

Apache Tika এবং Big Data প্ল্যাটফর্ম (Hadoop, Spark, এবং Elasticsearch) একত্রে ব্যবহার করে নন-স্ট্রাকচার্ড ডেটা থেকে টেক্সট এবং মেটাডেটা স্কেলেবল এবং দ্রুত প্রসেস করা যায়। এটি ডেটা প্রসেসিং, বিশ্লেষণ এবং সার্চিং ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী সমাধান।

Apache Tika হল একটি Content Extraction এবং Metadata Analysis টুল, যা বিভিন্ন ধরনের ফাইল ফরম্যাট থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে সাহায্য করে। Big Data Ecosystem এ Apache Tika এর ভূমিকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি অগণিত স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা প্রসেস করার ক্ষমতা রাখে।

Big Data Ecosystem এর চ্যালেঞ্জ

Big Data মূলত তিনটি প্রধান বৈশিষ্ট্যের মাধ্যমে সংজ্ঞায়িত হয়:

1. ভলিউম (Volume): বিপুল পরিমাণ ডেটা।
2. ভ্যারাইটি (Variety): বিভিন্ন ধরনের ডেটা (স্ট্রাকচার্ড, আনস্ট্রাকচার্ড, সেমি-স্ট্রাকচার্ড)।
3. ভেলোসিটি (Velocity): দ্রুত গতিতে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রসেসিং।

Apache Tika মূলত ভ্যারাইটি এবং ভলিউম ভিত্তিক সমস্যাগুলোর সমাধান করতে সহায়তা করে, যেখানে আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা প্রসেস করা অন্যতম বড় চ্যালেঞ্জ।

Apache Tika এর ভূমিকা Big Data Ecosystem এ

১. আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা প্রসেসিং

বিগ ডেটা ইকোসিস্টেমে আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা যেমনঃ PDF, Word, ইমেজ, ইমেইল, ভিডিও ইত্যাদি প্রচুর পরিমাণে থাকে। Apache Tika এই ফাইলগুলো থেকে টেক্সট এবং মেটাডেটা এক্সট্রাক্ট করে ডেটা এনালাইসিসের জন্য প্রিপ্রেসিং করে দেয়।

২. ETL (Extract, Transform, Load) Pipelines এ Integration

Apache Tika সহজে ETL Pipelines এ যুক্ত করা যায়। ডেটা এক্সট্রাকশন এবং ট্রান্সফরমেশনের জন্য Apache Spark, Hadoop এর মতো টুলের সাথে Tika একসাথে কাজ করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপঃ

• Hadoop এ Tika ব্যবহার করে বিভিন্ন ফাইল থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়।
• Spark এই এক্সট্রাক্ট করা ডেটা দ্রুত প্রসেস করে বিশ্লেষণ করে।

৩. ইন্ডেক্সিং এবং সার্চ ইঞ্জিনে ব্যবহার

Apache Tika দ্বারা এক্সট্রাক্ট করা টেক্সট Elasticsearch, Apache Solr এর মতো সার্চ ইঞ্জিনে ইনডেক্সিংয়ের জন্য ব্যবহার করা হয়। এটি ডেটাকে অনুসন্ধানযোগ্য এবং বিশ্লেষণযোগ্য করে তোলে।

উদাহরণ: Hadoop এবং Apache Tika Integration

ধাপ ১: Tika দিয়ে ডেটা এক্সট্রাক্ট করা

Apache Tika ব্যবহার করে ডেটা Hadoop HDFS এ সংরক্ষণ করা হবে।

java -jar tika-app-x.x.jar -t input.pdf > output.txt
hdfs dfs -put output.txt /user/hadoop/input/

ধাপ ২: Spark দিয়ে ডেটা প্রসেস করা

Apache Spark ব্যবহার করে এক্সট্রাক্ট করা টেক্সট ডেটার উপর এনালাইসিস চালানো হবে।

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "TikaExample")

# HDFS থেকে ফাইল পড়া
data = sc.textFile("hdfs://user/hadoop/input/output.txt")

# ওয়ার্ড কাউন্ট উদাহরণ
word_count = data.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)

# রেজাল্ট প্রিন্ট করা
word_count.collect()

Big Data Ecosystem এ Tika এর সুবিধা

1. বহুমুখী ফাইল ফরম্যাট সাপোর্ট: আনস্ট্রাকচার্ড ফাইল যেমন PDF, Word, Excel, ইমেজ থেকে ডেটা এক্সট্রাক্ট করা।
2. স্কেলেবিলিটি (Scalability): Apache Tika সহজে Hadoop এবং Spark এর মতো Distributed Systems এ কাজ করতে পারে।
3. সহজ ইন্টিগ্রেশন: Elasticsearch, Solr, এবং অন্যান্য Big Data টুলের সাথে সহজে ইন্টিগ্রেট করা যায়।
4. বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রসেসিং: বড় আকারের ফাইল দ্রুত প্রসেস করার জন্য পারফেক্ট।

সারাংশ

Apache Tika হল Big Data Ecosystem এর একটি অপরিহার্য অংশ, যা আনস্ট্রাকচার্ড ডেটাকে প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় ফরম্যাটে রূপান্তর করে। এটি Hadoop, Spark এবং অন্যান্য টুলের সাথে সমন্বয় করে ডেটা এনালাইসিস এবং সার্চ অপারেশনকে আরও সহজ করে তোলে।

অ্যাপাচি টিকা (Apache Tika) মূলত ফাইল থেকে টেক্সট এবং মেটাডাটা এক্সট্র্যাকশন এর জন্য ব্যবহৃত হয়। যখন এটি Apache Hadoop এবং Apache Spark এর সাথে ইন্টিগ্রেট করা হয়, তখন এটি বড় আকারের ডেটাসেট থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কনটেন্ট প্রসেসিং এবং ইনডেক্সিং করতে সাহায্য করে।

Apache Hadoop এর সাথে Tika Integration

Apache Hadoop একটি ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোরেজ এবং প্রসেসিং সিস্টেম। টিকা Hadoop এর MapReduce ফ্রেমওয়ার্কের সাথে ব্যবহার করা যায় বড় আকারের ডকুমেন্ট প্রসেসিংয়ের জন্য।

ব্যবহারক্ষেত্র

• বিশাল আকারের স্ক্যান করা ফাইল থেকে টেক্সট বের করা।
• PDF, DOCX, এবং ইমেজ ফাইলের টেক্সট ও মেটাডাটা এক্সট্র্যাক্ট করা।
• ফাইল প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে ডিস্ট্রিবিউটেড ইনডেক্স তৈরি করা।

Hadoop MapReduce এ Tika ব্যবহার করার উদাহরণ

ডিপেনডেন্সি

প্রয়োজনীয় Maven ডিপেনডেন্সি:

<dependency>
    <groupId>org.apache.tika</groupId>
    <artifactId>tika-parsers-standard-package</artifactId>
    <version>2.x.x</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>3.x.x</version>
</dependency>

MapReduce Job: ফাইল প্রসেসিং

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.tika.Tika;

import java.io.IOException;

public class TikaHadoopIntegration {
    public static class TikaMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
        private Tika tika = new Tika();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String fileContent = tika.parseToString(new Path(value.toString()).getFileSystem(context.getConfiguration()).open(new Path(value.toString())));
            context.write(new Text(value.toString()), new Text(fileContent));
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Tika Hadoop Integration");
        job.setJarByClass(TikaHadoopIntegration.class);
        job.setMapperClass(TikaMapper.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

কোডের ব্যাখ্যা:

• TikaMapper: টিকা ব্যবহার করে প্রতিটি ইনপুট ফাইলের কনটেন্ট প্রসেস করে।
• Hadoop Distributed File System (HDFS) থেকে ফাইল পড়ে এবং টেক্সট বের করে।
• Output: ফাইল নাম এবং এক্সট্র্যাক্টেড কন্টেন্ট।

Apache Spark এর সাথে Tika Integration

Apache Spark একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক যা দ্রুতগতির ইন-মেমোরি প্রসেসিং অফার করে। Spark এর RDD বা Dataset API এর মাধ্যমে Tika কে সহজে ইন্টিগ্রেট করা যায়।

ব্যবহারক্ষেত্র

• রিয়েল-টাইমে ডকুমেন্ট প্রসেসিং এবং টেক্সট এক্সট্র্যাকশন।
• বড় ডেটাসেট ইনডেক্স করা এবং Apache Lucene এর মাধ্যমে সার্চ ইঞ্জিন তৈরি করা।

Spark এবং Tika ব্যবহার করার উদাহরণ

Maven ডিপেনডেন্সি

<dependency>
    <groupId>org.apache.tika</groupId>
    <artifactId>tika-parsers-standard-package</artifactId>
    <version>2.x.x</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
    <version>3.x.x</version>
</dependency>

Spark Job: ফাইল থেকে টেক্সট এক্সট্র্যাকশন

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.tika.Tika;

import java.util.List;

public class TikaSparkIntegration {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Tika Spark Integration").setMaster("local[*]");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        Tika tika = new Tika();

        // ইনপুট ফাইল লোড করা
        JavaRDD<String> files = sc.textFile("hdfs://path/to/input/files");

        // ফাইল কন্টেন্ট প্রসেস করা
        JavaRDD<String> content = files.map(filePath -> {
            return tika.parseToString(new java.io.File(filePath));
        });

        // প্রসেস করা ডেটা দেখানো
        List<String> result = content.collect();
        result.forEach(System.out::println);

        sc.close();
    }
}

কোডের ব্যাখ্যা:

• JavaRDD: ইনপুট ডেটা লোড করে।
• টিকা ব্যবহার করে প্রতিটি ফাইল থেকে টেক্সট এক্সট্র্যাক্ট করা হয়।
• রেজাল্ট হিসেবে প্রসেস করা ডেটা collect করে প্রিন্ট করা হয়।

সুবিধা

1. ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং: Hadoop এবং Spark ব্যবহার করে বড় আকারের ডেটাসেট থেকে টেক্সট ও মেটাডাটা সহজে এক্সট্র্যাক্ট করা যায়।
2. স্কেলেবিলিটি: হাজার হাজার ফাইল সহজে প্রসেস করা যায়।
3. ইন্টিগ্রেশন ক্ষমতা: অন্যান্য টুল যেমন Lucene, Solr, এবং Elasticsearch এর সাথে ইন্টিগ্রেট করে সার্চ এবং ইনডেক্সিং সিস্টেম তৈরি করা যায়।

সারাংশ:
অ্যাপাচি টিকা সহজেই Apache Hadoop এবং Apache Spark এর সাথে ইন্টিগ্রেট করা যায় বড় আকারের ডেটাসেট থেকে টেক্সট এবং মেটাডাটা প্রসেসিংয়ের জন্য। এটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং সিস্টেমে একটি কার্যকর টুল যা তথ্য পুনরুদ্ধার এবং বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে।

অ্যাপাচি টিকা (Apache Tika) এবং বিগ ডেটা টেকনোলজির ইন্টিগ্রেশন বিভিন্ন ধরনের আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা প্রসেস করতে এবং বিশাল পরিমাণ ফাইল থেকে টেক্সট এবং মেটাডেটা এক্সট্রাক্ট করতে সহায়তা করে। এটি হাডুপ (Hadoop), স্পার্ক (Apache Spark) এবং অন্যান্য বিগ ডেটা ফ্রেমওয়ার্কের সাথে একত্রে ব্যবহার করা যায়।

কেন Tika এবং Big Data একসাথে ব্যবহার করবেন?

• আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা প্রসেসিং: বিভিন্ন ধরনের ফাইল (PDF, Word, ইমেজ) থেকে টেক্সট এক্সট্রাক্ট করা।
• স্কেলেবিলিটি: বড় আকারের ডেটাসেট পার্স করা।
• ইন্টিগ্রেশন: হাডুপ এবং স্পার্ক-এর মতো টুলের মাধ্যমে প্যারালাল প্রসেসিং।
• ডেটা অ্যানালাইসিস: এক্সট্রাক্ট করা ডেটা বিশ্লেষণ এবং ইনডেক্সিং করা।

Apache Tika এবং Hadoop Integration

Hadoop-এর ভূমিকা:

Apache Hadoop একটি ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোরেজ এবং প্রসেসিং প্ল্যাটফর্ম। Tika ব্যবহার করে ফাইল থেকে ডেটা এক্সট্রাক্ট করে Hadoop-এ সংরক্ষণ এবং প্রসেস করা যায়।

উদাহরণ: Tika এবং Hadoop MapReduce

এই উদাহরণে একটি হাডুপ ম্যাপরিডিউস (MapReduce) জব তৈরি করা হয়েছে যা Tika ব্যবহার করে ফাইল থেকে টেক্সট এক্সট্রাক্ট করে এবং প্রসেস করে।

১. প্রয়োজনীয় ডিপেন্ডেন্সি (Maven):

<dependency>
    <groupId>org.apache.tika</groupId>
    <artifactId>tika-core</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-core</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>

২. MapReduce কোড উদাহরণ:

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.tika.Tika;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class TikaHadoopExample {

    public static class TikaMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
        private Tika tika = new Tika();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            File file = new File(value.toString());
            String extractedText = tika.parseToString(file);
            context.write(new Text(file.getName()), new Text(extractedText));
        }
    }

    public static class TikaReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            for (Text val : values) {
                context.write(key, val);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Tika Hadoop Integration");
        job.setJarByClass(TikaHadoopExample.class);
        job.setMapperClass(TikaMapper.class);
        job.setReducerClass(TikaReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

কোড ব্যাখ্যা:

• TikaMapper: Tika ব্যবহার করে ফাইলের কন্টেন্ট পড়ে এবং টেক্সট এক্সট্রাক্ট করে।
• TikaReducer: এক্সট্রাক্ট করা টেক্সট সংরক্ষণ করে।
• Input: বিভিন্ন ফাইল (PDF, Word, ইমেজ)।
• Output: এক্সট্রাক্ট করা টেক্সট হাডুপের আউটপুট ডিরেক্টরিতে সংরক্ষিত হবে।

কমান্ড লাইন থেকে রান করার ধাপ:

১. JAR ফাইল তৈরি করুন:

mvn clean package

২. Hadoop Job রান করুন:

hadoop jar tika-hadoop-example.jar TikaHadoopExample input_directory output_directory

Apache Tika এবং Apache Spark Integration

Spark-এর ভূমিকা

Apache Spark একটি ইন-মেমরি ডেটা প্রসেসিং টুল। Tika Spark এর RDD (Resilient Distributed Dataset) ব্যবহার করে ফাইল প্রসেস করতে পারে।

উদাহরণ: Tika এবং Spark কোড

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.tika.Tika;

import java.io.File;

public class TikaSparkExample {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Tika Spark Integration").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        Tika tika = new Tika();

        JavaRDD<String> files = sc.wholeTextFiles("input_directory")
                .map(file -> tika.parseToString(new File(file._1())));

        files.saveAsTextFile("output_directory");

        sc.close();
    }
}

কোড ব্যাখ্যা:

• SparkConf: Spark অ্যাপ্লিকেশন কনফিগারেশন।
• wholeTextFiles(): ডিরেক্টরি থেকে ফাইল পড়ে।
• Tika.parseToString(): Tika ব্যবহার করে টেক্সট এক্সট্রাক্ট করে।
• saveAsTextFile(): প্রসেস করা ডেটা আউটপুট ডিরেক্টরিতে সংরক্ষণ করে।

সারাংশ

Apache Tika এবং বিগ ডেটা টেকনোলজি যেমন Hadoop ও Spark-এর ইন্টিগ্রেশন আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা প্রসেসিংকে সহজ এবং স্কেলেবল করে তোলে। Tika ফাইল থেকে টেক্সট ও মেটাডেটা এক্সট্রাক্ট করে এবং বিগ ডেটা ফ্রেমওয়ার্ক বিশাল পরিমাণ ডেটা প্রসেস করতে ব্যবহার করে। এটি ডেটা অ্যানালাইসিস, সার্চ এবং রিপোর্টিং সলিউশনের জন্য আদর্শ সমাধান।