Presto একটি ডিস্ট্রিবিউটেড SQL কোয়েরি ইঞ্জিন যা বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত হতে পারে এবং একযোগে বিভিন্ন ডেটাবেস এবং স্টোরেজ সিস্টেম থেকে ডেটা পড়তে এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম। Presto-এর শক্তিশালী Connectors এর মাধ্যমে এটি Hadoop, MySQL, PostgreSQL, Cassandra, Hive, S3, এবং আরও অনেক ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত হতে পারে।

Data Sources: Presto এর সাথে সংযোগযোগ্য বিভিন্ন ডেটা সোর্স

Presto ক্লাস্টারের মাধ্যমে বিভিন্ন ডেটাসোর্সকে একত্রিত করা যায়। কিছু প্রধান ডেটাসোর্স যেমন:

1. Hadoop (HDFS):
   Presto Hadoop Distributed File System (HDFS) থেকে ডেটা পড়তে পারে এবং Hadoop এ সংরক্ষিত ডেটা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম। এটি বিশেষভাবে বড় ডেটাসেটের জন্য উপযোগী।
2. Amazon S3:
   Presto S3 থেকে ডেটা পড়তে এবং সেখানে সংরক্ষিত ডেটা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম। এটি ক্লাউড ডেটা অ্যানালিটিক্সের জন্য একটি শক্তিশালী টুল।
3. MySQL/PostgreSQL:
   Presto RDBMS (Relational Database Management Systems) যেমন MySQL এবং PostgreSQL এর সাথে সংযুক্ত হতে পারে এবং SQL কোয়েরির মাধ্যমে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে।
4. Cassandra/MongoDB (NoSQL):
   Presto Cassandra বা MongoDB এর মতো NoSQL ডেটাবেসের সাথে সংযুক্ত হতে পারে এবং সেখানে সংরক্ষিত ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে।
5. Elasticsearch:
   Presto Elasticsearch এর সাথে সংযুক্ত হয়ে ডেটা দ্রুত খুঁজে বের করতে পারে এবং বড় পরিসরের ডেটা সেট বিশ্লেষণ করতে সক্ষম।
6. Hive:
   Presto Hive Metastore ব্যবহার করে Hadoop এ সংরক্ষিত ডেটার সাথে কাজ করতে পারে। Hive Connector-এর মাধ্যমে আপনি SQL কোয়েরি চালিয়ে Hive টেবিলের ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারবেন।

Connectors: Presto এর Data Source কানেক্টরসমূহ

Presto সিস্টেমের মধ্যে বিভিন্ন Connectors প্রিফিক্সের মাধ্যমে ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত হতে পারে। এই কানেক্টরগুলি ডেটা সোর্স থেকে ডেটা পড়তে, লিখতে, এবং বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।

1. Hive Connector

• কাজ:
  Hive Connector ব্যবহার করে Presto Hadoop এবং Hive-এ সংরক্ষিত ডেটা পড়তে পারে। Hive তে থাকা টেবিলের উপর SQL কোয়েরি চালাতে Presto কার্যকরী হতে পারে।

• কনফিগারেশন:
  Hive সংযোগ করতে হলে hive.properties কনফিগারেশন ফাইল ব্যবহার করা হয় এবং এটি etc/catalog/hive.properties ফোল্ডারে রাখা হয়। উদাহরণ:

  connector.name=hive-hadoop2
  hive.metastore.uri=thrift://localhost:9083
  

2. JDBC Connector

• কাজ:
  JDBC Connector Presto-কে MySQL, PostgreSQL, এবং অন্যান্য JDBC সাপোর্টেড ডেটাবেসের সাথে সংযুক্ত করতে সক্ষম। আপনি SQL কোয়েরি ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন।

• কনফিগারেশন:
  JDBC কানেক্টর কনফিগারেশন etc/catalog/ ফোল্ডারে করা হয়। উদাহরণ:

  MySQL Example (mysql.properties):

  connector.name=jdbc
  connection-url=jdbc:mysql://localhost:3306
  connection-user=root
  connection-password=password
  

3. S3 Connector

• কাজ:
  Presto S3 সংযোগের মাধ্যমে Amazon S3 থেকে ডেটা পড়তে এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম। এটি বিশেষভাবে ক্লাউড ভিত্তিক ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য উপযুক্ত।

• কনফিগারেশন:
  S3 কানেক্টর কনফিগার করতে s3.properties ফাইল ব্যবহার করা হয়:

  connector.name=hive-hadoop2
  hive.s3.endpoint=s3.amazonaws.com
  hive.s3.aws-access-key-id=<AWS_ACCESS_KEY_ID>
  hive.s3.aws-secret-access-key=<AWS_SECRET_ACCESS_KEY>
  

4. Elasticsearch Connector

• কাজ:
  Presto Elasticsearch এর সাথে সংযুক্ত হয়ে JSON ডেটা স্টোরেজ থেকে ডেটা পড়তে পারে। এটি বিশেষভাবে লগ অ্যানালিটিক্স এবং ফাস্ট-স্কেল ডেটা অনুসন্ধান কাজে ব্যবহৃত হয়।

• কনফিগারেশন:
  Elasticsearch কানেক্টর কনফিগার করা হয় elasticsearch.properties ফাইলে:

  connector.name=elasticsearch
  elasticsearch.host=localhost:9200
  

5. Cassandra Connector

• কাজ:
  Cassandra ডেটাবেস থেকে ডেটা পড়তে এবং বিশ্লেষণ করতে Presto Cassandra Connector ব্যবহার করা হয়।

• কনফিগারেশন:
  Cassandra কানেক্টর কনফিগার করা হয় cassandra.properties ফাইলে:

  connector.name=cassandra
  cassandra.contact-points=localhost
  cassandra.keyspace=example_keyspace
  

6. MongoDB Connector

• কাজ:
  MongoDB ডেটাবেস থেকে ডেটা পড়তে এবং বিশ্লেষণ করতে Presto MongoDB Connector ব্যবহার করা হয়।

• কনফিগারেশন:
  MongoDB কানেক্টর কনফিগার করা হয় mongodb.properties ফাইলে:

  connector.name=mongodb
  mongodb.uri=mongodb://localhost:27017
  

Presto Connectors এর মাধ্যমে Data Sources এর সাথে সংযোগ

Presto Connectors ডেটা সোর্সে SQL কোয়েরি চালানোর মাধ্যমে ডেটা একত্রিত এবং বিশ্লেষণ করতে সহায়ক। প্রতিটি কানেক্টরের জন্য কনফিগারেশন ফাইলের মাধ্যমে সঠিক ডেটাবেস বা স্টোরেজ সিস্টেমে সংযোগ স্থাপন করতে হয়।

Presto-এর শক্তিশালী Data Sources এবং Connectors ব্যবহার করে ডেটার বিশ্লেষণ করতে, ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং সক্ষম করা হয়, যা বড় এবং বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্সের উপর কাজ করতে সক্ষম করে।

এই ধাপগুলো অনুসরণ করে, Presto দিয়ে আপনি একাধিক ডেটাসোর্স থেকে ডেটা সংযোগ এবং বিশ্লেষণ করতে পারবেন।