অ্যাপাচি প্রেস্টো (বর্তমানে PrestoSQL নামে পরিচিত) হলো একটি ওপেন-সোর্স, ডিসট্রিবিউটেড SQL কোয়েরি ইঞ্জিন, যা বড় আকারের ডেটাসেটে দ্রুত কোয়েরি চালানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত Facebook-এ তৈরি করা হয়েছিল এবং বড় ডেটা সিস্টেমগুলোতে ইন্টারেকটিভ কোয়েরি চালানোর উদ্দেশ্যে ডিজাইন করা হয়েছে। Presto কে হাই পারফরম্যান্স কোয়েরি ইঞ্জিন হিসেবে গণ্য করা হয়, যা বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে ডেটা রিট্রিভ করতে সক্ষম।

Apache Presto: একটি বিস্তারিত বাংলা গাইড

Apache Presto কী?

Apache Presto একটি ওপেন সোর্স, ডিসট্রিবিউটেড SQL কুয়েরি ইঞ্জিন যা বড় ডেটাসেটে দ্রুত এবং ইন্টারেক্টিভ কুয়েরি চালানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Presto বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে ডেটা ফেচ করতে পারে, যেমন Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Cassandra, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, এবং আরও অনেক। Presto খুব দ্রুত পারফরম্যান্স প্রদান করে এবং ডেটা ট্রান্সফর্মেশন বা বিশ্লেষণের জন্য সাধারণত ব্যবহৃত হয়। এটি বিশেষভাবে তৈরি করা হয়েছিল দ্রুত এবং ইন্টারেক্টিভ কুয়েরির জন্য, ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য নয়।

ইতিহাস

Presto প্রথমে ২০১২ সালে ফেসবুকের ইঞ্জিনিয়াররা তৈরি করেন বড় ডেটাসেটে দ্রুত কুয়েরি চালানোর জন্য। ফেসবুকে MapReduce-এর স্থলে দ্রুত এবং ইন্টারেক্টিভ কুয়েরি চালানোর জন্য Presto তৈরি করা হয়। ২০১৩ সালে এটি ওপেন সোর্স হিসেবে প্রকাশিত হয়, এবং আজকের দিনে এটি বিভিন্ন কোম্পানি ও সংস্থা তাদের ডেটা অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম হিসেবে ব্যবহার করছে।

ফিচারসমূহ

Presto এর কিছু উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য হলো:

• উচ্চ পারফরম্যান্স: Presto ইন-মেমরি কম্পিউটেশন ব্যবহার করে দ্রুত কুয়েরি সম্পাদন করে।
• বহু ডেটা সোর্সে কাজ করার ক্ষমতা: Presto বিভিন্ন ডেটাবেস থেকে ডেটা ফেচ করতে সক্ষম, যেমন HDFS, S3, MySQL, Cassandra ইত্যাদি।
• স্ট্যান্ডার্ড SQL সাপোর্ট: Presto ANSI SQL কুয়েরি সমর্থন করে, যা SQL সিনট্যাক্সে পরিচিত ব্যবহারকারীদের জন্য সুবিধাজনক।
• স্কেলেবিলিটি: বড় ক্লাস্টারগুলিতে এটি খুবই সহজে স্কেল করা যায়।
• লো ল্যাটেন্সি: Presto দ্রুত উত্তর প্রদান করে যা ব্যাচ প্রসেসিং ইঞ্জিন থেকে অনেকটাই দ্রুততর।

আর্কিটেকচার

Presto এর আর্কিটেকচারটি সাধারণত তিনটি মূল উপাদানের মধ্যে বিভক্ত:

1. কোঅর্ডিনেটর (Coordinator): কুয়েরি গ্রহণ করে, পার্স করে, এবং এক্সিকিউশন প্ল্যান তৈরি করে। এটি কাজ ভাগ করে এবং ওয়ার্কারদের নিয়ন্ত্রণ করে।
2. ওয়ার্কার্স (Workers): ওয়ার্কাররা প্রকৃত ডেটা প্রসেসিং করে। কোঅর্ডিনেটর তাদেরকে কুয়েরি এক্সিকিউশন প্ল্যান দেয় এবং ওয়ার্কাররা সেই অনুযায়ী কাজ করে।
3. ক্লায়েন্ট (Client): ক্লায়েন্টের মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা কুয়েরি চালায়। ক্লায়েন্ট কুয়েরি কোঅর্ডিনেটরে পাঠায়, এবং তারপর কোঅর্ডিনেটর কাজ ভাগ করে ওয়ার্কারদের মধ্যে।

Presto আর্কিটেকচারের কাজের ধাপ:

1. কুয়েরি সাবমিশন: ব্যবহারকারী কুয়েরি কোঅর্ডিনেটরে পাঠায়।
2. কুয়েরি পার্সিং ও প্ল্যানিং: কোঅর্ডিনেটর কুয়েরি পার্স করে এবং এক্সিকিউশন প্ল্যান তৈরি করে।
3. ওয়ার্কারদের মধ্যে কাজ ভাগ করা: এক্সিকিউশন প্ল্যান ওয়ার্কারদের মধ্যে ভাগ করা হয়।
4. ডেটা প্রসেসিং: ওয়ার্কাররা ডেটা ফেচ করে এবং প্রয়োজনীয় কাজগুলো সম্পন্ন করে।
5. ফলাফল রিটার্ন: ওয়ার্কাররা প্রসেসকৃত ডেটা কোঅর্ডিনেটরের কাছে ফেরত পাঠায়, এবং কোঅর্ডিনেটর সেটি ক্লায়েন্টের কাছে রিটার্ন করে।

ইনস্টলেশন উদাহরণসহ

Presto ইনস্টল করা বেশ সহজ। এখানে একটি সাধারণ উদাহরণ দেওয়া হলো:

ধাপ ১: Presto ডাউনলোড করুন

wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prestosql/presto-server/350/presto-server-350.tar.gz
tar -xzf presto-server-350.tar.gz
mv presto-server-350 presto-server
Copy

ধাপ ২: কনফিগারেশন ফাইল তৈরি করুন

node.properties ফাইল তৈরি করুন:

node.environment=production
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffff
node.data-dir=/var/presto/data
Copy

jvm.config ফাইল তৈরি করুন:

-server
-Xmx16G
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
Copy

config.properties ফাইল তৈরি করুন:

coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=true
http-server.http.port=8080
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://localhost:8080
Copy

ধাপ ৩: Presto সার্ভার চালু করুন

bin/launcher start
Copy

Presto এর ব্যবহার

Presto কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (CLI) বা SQL কুয়েরি টুলের মাধ্যমে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ:

./presto --server localhost:8080 --catalog hive --schema default
Copy

উদাহরণ কুয়েরি

SELECT name, salary FROM employees WHERE salary > 50000;
Copy

সুবিধা

1. দ্রুত পারফরম্যান্স: Presto বড় ডেটাসেটের উপর দ্রুত কুয়েরি চালায়।
2. একাধিক ডেটা সোর্সে অ্যাক্সেস: একাধিক ডেটাবেস বা ডেটা সোর্স থেকে একই সময়ে ডেটা ফেচ করা যায়।
3. স্ট্যান্ডার্ড SQL সমর্থন: SQL এর সাধারণ সিনট্যাক্স ব্যবহারকারীদের জন্য অনেক পরিচিত ও সহজ।
4. স্কেলেবিলিটি: বড় বা ছোট ক্লাস্টারের জন্য উপযোগী।
5. কম ল্যাটেন্সি: দ্রুত উত্তর প্রদান, যা বড় ব্যাচ প্রসেসিং সিস্টেমের তুলনায় বেশ উপকারী।

অসুবিধা

1. কিছুটা জটিল ইনস্টলেশন প্রক্রিয়া: ইনস্টলেশন প্রক্রিয়া কিছুটা জটিল হতে পারে, বিশেষত নতুনদের জন্য।
2. কমিউনিটি সাপোর্টের সীমাবদ্ধতা: যদিও সম্প্রদায় সক্রিয়, কিছু ক্ষেত্রে ডকুমেন্টেশন সীমাবদ্ধ হতে পারে।
3. বিশেষ ধরনের কনফিগারেশনের প্রয়োজন: এটি নির্ভর করে কাস্টম কাজগুলো কিভাবে করতে হবে তার উপর, যা সময় সাপেক্ষ হতে পারে।

Apache Presto বনাম  অন্যান্য  ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিন

Apache Presto বনাম অন্যান্য জনপ্রিয় ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিনগুলোর মধ্যে তুলনামূলক আলোচনা করলে বেশ কয়েকটি বিষয় বিবেচনা করতে হয়। এখানে Apache Presto এর তুলনা করা হলো অন্যান্য জনপ্রিয় সিস্টেম যেমন Apache Hive, Apache Spark, এবং Google BigQuery এর সাথে:

1. Presto বনাম Apache Hive

Apache Hive মূলত ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি বড় পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য MapReduce ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে। অন্যদিকে, Presto ইন্টারেক্টিভ কুয়েরির জন্য অপ্টিমাইজ করা এবং ইন-মেমরি কুয়েরি এক্সিকিউশনের মাধ্যমে দ্রুত ফলাফল প্রদান করে।

• কুয়েরি টাইম: Presto অনেক দ্রুত কুয়েরি রেসপন্স টাইম দেয় কারণ এটি ইন-মেমরি কুয়েরি প্রক্রেসিং ব্যবহার করে, যেখানে Hive ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য স্লো হতে পারে।
• ব্যবহার: Hive প্রধানত ব্যাচ কুয়েরি এবং ডেটা ট্রান্সফরমেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়, যখন Presto ইন্টারেক্টিভ কুয়েরি এবং রিয়েল-টাইম ডেটা বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়।
• ইনস্টলেশন: Hive এর ইনস্টলেশন প্রক্রিয়া কিছুটা সহজ, তবে এর MapReduce ফ্রেমওয়ার্কের কারণে Presto-এর চেয়ে স্লো। Presto অনেক দ্রুত এবং ব্যবহারকারীর জন্য ইনস্টলেশনের পর কার্যকর।

2. Presto বনাম Apache Spark

Apache Spark একটি বহুমুখী ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিন যা শুধুমাত্র SQL কুয়েরির জন্য নয়, ডেটা স্ট্রিমিং, মেশিন লার্নিং এবং ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্যও ব্যবহৃত হয়। অন্যদিকে, Presto মূলত SQL কুয়েরি প্রসেসিংয়ের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।

• পারফরম্যান্স: Presto সাধারণত ইন্টারেক্টিভ কুয়েরি করার সময় Spark-এর চেয়ে দ্রুততর হয়। Spark একটি সাধারণ প্রসেসিং ইঞ্জিন যা বড় ব্যাচ প্রসেসিং এবং মেশিন লার্নিং ওয়ার্কলোডে বেশি ব্যবহৃত হয়।
• ব্যবহার ক্ষেত্রে: যদি আপনার কাজ ডেটা বিশ্লেষণ ও SQL কুয়েরিতে সীমাবদ্ধ হয়, তবে Presto ভাল। কিন্তু যদি স্ট্রিমিং, মেশিন লার্নিং এবং ব্যাচ প্রসেসিং প্রয়োজন হয়, তাহলে Spark উপযুক্ত।
• মেমরি ব্যবহারের ক্ষেত্রে: Spark উচ্চ মেমরি ব্যবহার করে বড় স্কেলে কাজ করার জন্য, যেখানে Presto শুধুমাত্র কুয়েরির জন্য উচ্চ মেমরি ব্যবহারের প্রয়োজনীয়তা নেই।

3. Presto বনাম Google BigQuery

Google BigQuery একটি সম্পূর্ণ ম্যানেজড ডেটা অ্যানালিটিক্স প্ল্যাটফর্ম যা ক্লাউডে তৈরি করা হয়েছে এবং সেরা পারফরম্যান্সের জন্য সার্ভারলেস আর্কিটেকচার ব্যবহার করে। অন্যদিকে, Presto মূলত অন-প্রিমাইস বা সেলফ-ম্যানেজড পরিবেশে কাজ করতে ব্যবহৃত হয়।

• পারফরম্যান্স: Google BigQuery ক্লাউডে অবস্থিত হওয়ার কারণে স্কেল এবং পারফরম্যান্সে প্রায়ই Presto-এর চেয়ে ভালো হয়, বিশেষ করে যদি আপনি বড় আকারের ডেটাসেট নিয়ে কাজ করেন।
• ইনস্টলেশন ও রক্ষণাবেক্ষণ: Presto ইনস্টলেশন ও কনফিগারেশন প্রয়োজন, যা কিছুটা সময়সাপেক্ষ হতে পারে, কিন্তু Google BigQuery ক্লাউডে সম্পূর্ণ ম্যানেজড হওয়ার কারণে এই ঝামেলা নেই।
• ব্যবহার খরচ: BigQuery ক্লাউড ভিত্তিক হওয়ার কারণে এতে পে-অ্যাস-ইউ-গো মডেল ব্যবহৃত হয়, যা বড় আকারের ডেটা বিশ্লেষণের জন্য সুবিধাজনক হতে পারে। অন্যদিকে, Presto সেলফ-ম্যানেজড হওয়ায় আপনি হার্ডওয়্যার ও ইনফ্রাস্ট্রাকচারের দায়িত্ব নিজে নিতে হবে।

4. Presto বনাম Amazon Athena

Amazon Athena একটি সার্ভারলেস কুয়েরি সার্ভিস যা Amazon S3 থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করতে ব্যবহৃত হয় এবং এর পেছনে Presto ইঞ্জিনটি ব্যবহার করা হয়েছে।

• পারফরম্যান্স: Athena Presto-র ওপর ভিত্তি করে তৈরি, তাই পারফরম্যান্স তুলনামূলক সমান। তবে, Athena সার্ভারলেস এবং ম্যানেজড হওয়ার কারণে এটি দ্রুত এবং সহজে ব্যবহৃত হয়।
• ব্যবহারকারিতা: Presto সার্ভার সেটআপ ও মেইনটেন্যান্স প্রয়োজন, কিন্তু Athena সম্পূর্ণ ম্যানেজড হওয়ায় সার্ভার সেটআপ বা মেইনটেন্যান্সের প্রয়োজন নেই।
• ক্লাউড নেটিভ: Athena শুধুমাত্র ক্লাউডে ব্যবহারের জন্য তৈরি, যেখানে Presto আপনি নিজস্ব ইনফ্রাস্ট্রাকচারে চালাতে পারেন।

Presto, Hive, Spark, BigQuery এবং Athena প্রত্যেকের নিজস্ব বিশেষত্ব রয়েছে এবং ব্যবহার ক্ষেত্রের ভিত্তিতে সেগুলো নির্বাচন করা উচিত। Presto ইন্টারেক্টিভ কুয়েরির জন্য এবং দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত, যেখানে Hive ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য এবং Spark মেশিন লার্নিং ও স্ট্রিমিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। Google BigQuery এবং Amazon Athena ক্লাউড ভিত্তিক ম্যানেজড সল্যুশন প্রদান করে, যা বড় স্কেল ডেটা অ্যানালিটিক্সের ক্ষেত্রে খুবই কার্যকর।

রিসোর্স (Resources)

• Presto Official Documentation
• Presto GitHub Repository
• Presto Community

 কিওয়ার্ড (SEO Keywords)

• Apache Presto
• Presto SQL Engine
• Presto ইনস্টলেশন গাইড
• Presto কাজের ধাপ
• Presto তুলনা
• Presto সুবিধা ও অসুবিধা

উপসংহার (Conclusion)

Apache Presto একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ও স্কেলেবল SQL কোয়েরি ইঞ্জিন, যা বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করে দ্রুত কুইয়ারি করার ক্ষমতা রাখে। Presto এর ডিস্ট্রিবিউটেড আর্কিটেকচার এবং মাল্টি-সোর্স সমর্থন এটিকে উচ্চগতির বিশ্লেষণ এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি আদর্শ সমাধান করে তুলেছে।

FAQ 

Presto SQL কি?
Presto একটি ডিস্ট্রিবিউটেড SQL কুইয়ারি ইঞ্জিন, যা বড় আকারের ডেটা সেটের উপর দ্রুত SQL কোয়েরি চালায়।

Presto কিভাবে কাজ করে?
Presto কো-অর্ডিনেটর এবং ওয়ার্কার নোডগুলির মাধ্যমে কাজ করে, যেখানে কো-অর্ডিনেটর কুইয়ারি প্ল্যান তৈরি করে এবং ওয়ার্কাররা ডেটা প্রক্রিয়া করে।

Presto এর ব্যবহার কোথায়?
Presto মূলত বড় ডেটাসেটের উপর দ্রুত বিশ্লেষণ এবং কুইয়ারির জন্য ব্যবহৃত হয়, বিশেষত মাল্টি-সোর্স ডেটার ক্ষেত্রে।