light mode
night mode
অ্যাপাচি প্রেস্টো (Apache Presto)
Apache Presto পরিচিতি Presto কী? Presto এর বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহারের ক্ষেত্র Presto এর আর্কিটেকচার Presto এর সুবিধা এবং সীমাবদ্ধতা Presto ইনস্টলেশন এবং কনফিগারেশন Presto ইনস্টলেশন (Linux, Windows, MacOS) Presto Cluster সেটআপ Presto এর সাথে বিভিন্ন ডেটাবেস সংযুক্ত করা (Hive, MySQL, PostgreSQL) Presto কনফিগারেশন ফাইল পরিচিতি (config.properties, node.properties) Presto এর মৌলিক ধারণা Presto এর কনসেপ্ট এবং টার্মিনোলজি (Coordinator, Worker) Query Execution Lifecycle Distributed Query Processing Data Sources এবং Connectors Presto CLI এবং Basic Query Execution Presto CLI ইনস্টল এবং ব্যবহার বেসিক SQL Query চালানো Joins, Filters এবং Aggregation ব্যবহার Complex Query এবং Subqueries পরিচালনা Presto Connectors Presto Connector কী এবং কিভাবে কাজ করে Hive Connector কনফিগারেশন JDBC Connector কনফিগারেশন (MySQL, PostgreSQL) Custom Connector তৈরি করা Data Source Integration HDFS (Hadoop Distributed File System) এর সাথে Integration S3 Data Source কনফিগারেশন NoSQL (Cassandra, MongoDB) এর সাথে Presto এর সংযোগ Presto এবং Elasticsearch Integration Presto Query Planning এবং Optimization Presto Query Execution Plan Query Optimization Techniques Cost-based Query Optimizer Partitioning এবং Bucketing এর মাধ্যমে পারফরমেন্স বাড়ানো SQL Functions এবং Operators Scalar Functions Aggregate Functions Window Functions User Defined Functions (UDF) তৈরি করা Presto Security Management Presto Authentication এবং Authorization Presto TLS/SSL কনফিগারেশন Access Control এবং Role Management Data Encryption in Transit এবং At Rest Performance Tuning Presto Cluster Optimization Techniques Worker Node Scaling এবং Load Balancing Memory এবং CPU Optimization Query Caching এবং Resource Management Presto Cluster Management Presto Cluster Architecture Worker এবং Coordinator Node এর ভূমিকা Cluster Monitoring এবং Health Check Presto Cluster Expansion এবং Node Management Presto Monitoring এবং Logging Presto এর Monitoring Tools (Prometheus, Grafana) Query Logs এবং Error Logs পর্যবেক্ষণ Presto Performance Metrics সংগ্রহ করা Presto Dashboard এবং Alerts কনফিগারেশন Presto with Hive Hive Integration কীভাবে করবেন? Hive এর সাথে Query Execution এবং Optimization Hive Metastore কনফিগারেশন Presto-Hive Partitioning এবং Bucketing ব্যবহার Presto with AWS S3 S3 Data Source কনফিগার করা Presto দিয়ে S3 Data Query করা S3 এবং HDFS এর মধ্যে পার্থক্য S3 Query Optimization Techniques Advanced Presto Query Techniques Advanced Joins এবং Nested Queries Set Operations (Union, Intersect, Except) Window Functions এবং তাদের ব্যবহার Query Parallelization এবং Performance Improvements Presto Resource Groups এবং Workload Management Resource Groups তৈরি এবং পরিচালনা Query Throttling এবং Resource Allocation High-availability এবং Fault-tolerant কনফিগারেশন Workload Balancing Techniques Presto UDF (User Defined Functions) তৈরি করা UDF কী এবং কেন প্রয়োজন? Presto তে Custom UDF কিভাবে লিখবেন? Java দিয়ে UDF তৈরি করা এবং Deploy করা Complex UDF Development এবং Optimization Presto Query Optimization in Multi-tenant Environment Multi-tenant Query Performance Challenges Query Isolation এবং Resource Sharing Multi-cluster Query Optimization Techniques Presto API Integration Presto REST API ব্যবহার করা API দিয়ে Query Execution এবং Result Fetching API Security এবং Authentication API দিয়ে Cluster Management Presto Backup এবং Disaster Recovery Presto Data Backup কৌশল Disaster Recovery Planning Cluster Snapshot এবং Recovery Techniques Presto in Production Production Deployment Best Practices Continuous Integration এবং Continuous Deployment (CI/CD) Presto Version Upgrade কৌশল Production Cluster Monitoring এবং Scaling Presto Ecosystem এবং সম্প্রসারণ Presto এর Ecosystem এবং প্লাগইনস Presto তে নতুন Connector Integration Presto এর ভবিষ্যৎ এবং সম্প্রসারণ

S3 Data Source কনফিগারেশন

Database Tutorials - অ্যাপাচি প্রেস্টো (Apache Presto) Data Source Integration |
152
152

Presto সিস্টেমে S3 ডেটা সোর্স কনফিগার করতে হলে, আপনাকে S3 কনফিগারেশন ফাইল তৈরি করতে হবে এবং S3 এর সাথে সংযোগ স্থাপন করতে হবে। S3 একটি জনপ্রিয় ক্লাউড স্টোরেজ সিস্টেম, যা Amazon Web Services (AWS) দ্বারা পরিচালিত হয়। Presto সিস্টেমকে S3 এর সাথে সংযুক্ত করার মাধ্যমে আপনি সেখান থেকে ডেটা পড়তে এবং বিশ্লেষণ করতে পারবেন।

প্রথমে S3 এর সাথে সংযোগের জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ তথ্য

  • AWS Access Key ID: আপনার AWS অ্যাকাউন্টের মাধ্যমে প্রাপ্ত অ্যাক্সেস কী।
  • AWS Secret Access Key: আপনার অ্যাকাউন্টের জন্য প্রাপ্ত সিক্রেট অ্যাক্সেস কী।
  • S3 Endpoint: AWS S3 সিস্টেমের জন্য ডিফল্ট বা কাস্টম এন্ডপয়েন্ট।
  • Bucket Name: S3 বকেটের নাম যেখানে আপনার ডেটা রাখা হয়েছে।

১. Presto S3 Connector কনফিগারেশন

Presto S3 Data Source সংযোগের জন্য আপনাকে Presto এর hive কনফিগারেশন ফাইলটি কাস্টমাইজ করতে হবে। নিচে এই কনফিগারেশনটি কিভাবে করবেন তা বিস্তারিতভাবে দেয়া হলো।

ধাপ ১: সঠিক ফোল্ডারে কনফিগারেশন ফাইল তৈরি করুন

Presto এর কনফিগারেশন ফাইলগুলি etc/catalog/ ফোল্ডারে রাখুন। নতুন একটি .properties ফাইল তৈরি করুন (যেমন: s3.properties) এবং এতে নিচের কনফিগারেশন সেটিংস দিন।

mkdir -p /etc/presto/catalog
touch /etc/presto/catalog/s3.properties

ধাপ ২: S3 কনফিগারেশন সেট করা

/etc/presto/catalog/s3.properties ফাইলে নিচের কনফিগারেশন যোগ করুন:

connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://localhost:9083
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>
hive.s3.ssl.enabled=true

বিশেষ দ্রষ্টব্য:

  • hive.metastore.uri: এটি আপনার Hive Metastore সার্ভারের URI। যদি আপনি Hive ব্যবহার করেন, তবে এই সেটিংটি গুরুত্বপূর্ণ।
  • hive.s3.endpoint: সাধারণত s3.amazonaws.com হবে, তবে আপনি যদি কোনও নির্দিষ্ট AWS অঞ্চলে থাকেন (যেমন S3 China বা S3 GovCloud), তবে এন্ডপয়েন্ট পরিবর্তন হতে পারে।
  • <AWS_ACCESS_KEY_ID> এবং <AWS_SECRET_ACCESS_KEY> এর জায়গায় আপনার নিজের AWS অ্যাক্সেস এবং সিক্রেট কী বসান।

ধাপ ৩: S3 বকেটের সাথে সংযোগ

S3 বকেট থেকে ডেটা পড়তে, আপনাকে উপরের কনফিগারেশন ফাইলটিতে সঠিক S3 বকেটের তথ্য প্রদান করতে হবে।

উদাহরণ:

hive.s3.bucket-name=my-presto-bucket

২. S3 Data Query চলানো

Presto সঠিকভাবে কনফিগার হওয়ার পরে, আপনি S3 থেকে ডেটা পড়তে SQL কোয়েরি চালাতে পারবেন।

প্রথমে S3 বকেটের সারণি তৈরি করুন (যদি প্রয়োজন হয়)

CREATE TABLE s3_table (
    id INT,
    name VARCHAR,
    date DATE
)
WITH (
    format = 'ORC',   -- অথবা 'PARQUET' বা আপনার ডেটার ফরম্যাট অনুযায়ী
    external_location = 's3://my-presto-bucket/mydata/'
);

এখানে, external_location এর মাধ্যমে আপনি S3 বকেটের পাথ উল্লেখ করছেন।

S3 থেকে ডেটা পড়া

SELECT * FROM s3_table;

৩. অতিরিক্ত কনফিগারেশন

S3 এর জন্য স্পেসিফিক কনফিগারেশন প্যারামিটার

  • hive.s3.max-upload-part-size: সীমানা সেট করে প্রতিটি S3 আপলোড পার্টের আকার। এটি বড় ফাইলের জন্য কার্যকর হতে পারে।
  • hive.s3.parquet-compatibility: যদি আপনি Parquet ফরম্যাটে ডেটা ব্যবহার করেন, এই প্যারামিটারটি true হিসেবে সেট করা যেতে পারে।
hive.s3.max-upload-part-size=128MB
hive.s3.parquet-compatibility=true

৪. S3 কনফিগারেশনে অন্যান্য প্যারামিটার

  • hive.s3.use-aws-signer-v4: এটি AWS সিগনেচার V4 প্রোটোকল ব্যবহার করতে সক্ষম করে, যা নিরাপত্তার জন্য সুবিধাজনক।
hive.s3.use-aws-signer-v4=true

Presto এর সাথে S3 এর সুবিধা

  • ক্লাউড স্কেলেবিলিটি: S3 এর সাথে সংযুক্ত হয়ে Presto অনেক বড় এবং স্কেলযোগ্য ডেটা সেট বিশ্লেষণ করতে পারে।
  • ক্লাউড বেসড ডেটা বিশ্লেষণ: Presto সহজে S3 বকেটের ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে, যা Cloud Analytics এবং Cloud Computing ব্যবহারকারীদের জন্য আদর্শ।
  • অত্যন্ত দ্রুত কোয়েরি এক্সিকিউশন: S3 থেকে ডেটা এক্সেস করা এবং দ্রুত বিশ্লেষণ করা Presto এর শক্তিশালী পারফরম্যান্সের কারণে সহজ হয়ে ওঠে।

এইভাবে, Presto S3 কনফিগারেশনের মাধ্যমে ক্লাউড ডেটা সোর্স থেকে দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হয়।

Content added By
Md Azizur Rahman

Read more

HDFS (Hadoop Distributed File System) এর সাথে Integration NoSQL (Cassandra, MongoDB) এর সাথে Presto এর সংযোগ Presto এবং Elasticsearch Integration
টপ রেটেড অ্যাপ

স্যাট অ্যাকাডেমী অ্যাপ

আমাদের অল-ইন-ওয়ান মোবাইল অ্যাপের মাধ্যমে সীমাহীন শেখার সুযোগ উপভোগ করুন।

ভিডিও
লাইভ ক্লাস
এক্সাম
ডাউনলোড করুন

or

Don't have an account? Register

Promotion
;