Which technology is commonly used for real-time Big Data processing?

রিয়েল-টাইম (real-time) বিগ ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য Apache Spark একটি অত্যন্ত জনপ্রিয় ও কার্যকরী প্রযুক্তি। এটি ইন-মেমরি প্রসেসিং (in-memory processing) ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করে, যার ফলে প্রসেসিংয়ের গতি অনেক বেশি হয় এবং এটি স্ট্রিম প্রসেসিং (stream processing) সমর্থন করে, যা রিয়েল-টাইম ডেটা হ্যান্ডেল করার জন্য অপরিহার্য।

অন্যান্য অপশনগুলো ভিন্ন ভিন্ন কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়:

    
• Hadoop MapReduce: এটি মূলত ব্যাচ প্রসেসিং (batch processing) এর জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডেটা বড় পরিমাণে একবারে প্রসেস করা হয় এবং রিয়েল-টাইম প্রসেসিংয়ের জন্য এটি উপযুক্ত নয় কারণ এর ল্যাটেন্সি (latency) বেশি।
    
• MySQL Database: এটি একটি রিলেশনাল ডেটাবেজ ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (RDBMS) যা স্ট্রাকচারড ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং বিগ ডেটা রিয়েল-টাইম প্রসেসিংয়ের জন্য ডিজাইন করা হয়নি।
    
• Oracle ERP: এটি একটি এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং (ERP) সফটওয়্যার স্যুট, যা একটি প্রতিষ্ঠানের বিভিন্ন ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া যেমন ফিনান্স, এইচআর, সাপ্লাই চেইন ইত্যাদি পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। এটি বিগ ডেটা প্রসেসিং প্রযুক্তি নয়।