Batch Processing হল একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তি যা বড় পরিমাণ ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। যখন অনেকগুলি ডেটা একসাথে প্রসেস করতে হয়, তখন একে Batch Processing বলে। MuleSoft একটি শক্তিশালী ফ্রেমওয়ার্ক প্রদান করে, যার মাধ্যমে আপনি বড় পরিমাণ ডেটাকে খুব সহজে এবং দক্ষভাবে প্রসেস করতে পারেন।
MuleSoft Batch Processing একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ফিচার, যা Anypoint Studio ব্যবহার করে Mule 4 বা এর পরবর্তী ভার্সনে ডেটার ব্যাচ প্রসেসিং কাজকে সহজ করে তোলে। এটি আপনি যখন একটি ব্যাচের মাধ্যমে ডেটা প্রসেস করতে চান তখন ব্যবহার করতে পারবেন। ব্যাচ প্রসেসিং এমন পরিস্থিতিতে খুব কার্যকরী, যখন আপনার অ্যাপ্লিকেশনকে একসাথে অনেকগুলো রেকর্ড বা ফাইল এক্সট্র্যাক্ট, ট্রান্সফর্ম বা লোড করতে হয়।
এই গাইডে আমরা MuleSoft Batch Processing এর বেসিক কনসেপ্ট এবং এর ব্যবহার দেখব।
Batch Job হল একটি সেট কাজের সমষ্টি, যা একসাথে প্রসেস করা হয়। একটি Batch Job সাধারণত Batch Step বা Batch Process দিয়ে গঠিত হয়, যেখানে একাধিক কাজ বা প্রসেসিং পদক্ষেপ থাকে।
MuleSoft Batch Job তৈরি করতে, প্রথমে batch:job কনফিগার করতে হবে, এরপর বিভিন্ন batch:step এর মাধ্যমে ডেটা প্রসেস করতে হবে। এখানে একটি ব্যাচ জব কনফিগার করার উদাহরণ দেওয়া হল:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<mule xmlns="http://www.mulesoft.org/schema/mule/core"
xmlns:batch="http://www.mulesoft.org/schema/mule/batch"
xmlns:http="http://www.mulesoft.org/schema/mule/http"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.mulesoft.org/schema/mule/core http://www.mulesoft.org/schema/mule/core/current/mule-core.xsd
http://www.mulesoft.org/schema/mule/batch http://www.mulesoft.org/schema/mule/batch/current/mule-batch.xsd
http://www.mulesoft.org/schema/mule/http http://www.mulesoft.org/schema/mule/http/current/mule-http.xsd">
<!-- Batch Job Configuration -->
<batch:job name="BatchProcessingExample">
<!-- Batch Step 1: Read Data -->
<batch:step name="ReadDataStep">
<batch:input>
<!-- Input Source, like a CSV or Database -->
<http:listener config-ref="HTTP_Listener_config" path="/processBatch" />
</batch:input>
<batch:process-records>
<!-- Processing logic, e.g., transforming data -->
<logger message="Processing record #[payload]" level="INFO" />
</batch:process-records>
</batch:step>
<!-- Batch Step 2: Write Data -->
<batch:step name="WriteDataStep">
<batch:output>
<!-- Output destination, like a database or file -->
<logger message="Writing processed data #[payload]" level="INFO" />
</batch:output>
</batch:step>
</batch:job>
<!-- HTTP Listener Configuration -->
<http:listener-config name="HTTP_Listener_config" host="localhost" port="8081" />
</mule>
batch:job ট্যাগের মধ্যে পুরো ব্যাচ প্রসেসিং কনফিগার করা হয়েছে।batch:step দ্বারা ব্যাচের দুটি ধাপ নির্ধারণ করা হয়েছে। প্রথম ধাপে ডেটা রিড (অথবা ইনপুট), দ্বিতীয় ধাপে ডেটা রাইট (অথবা আউটপুট) করা হয়েছে।MuleSoft এ Batch Process তে ডেটা প্রসেসিং প্রক্রিয়া সাধারণত ৩টি প্রধান পর্যায়ে বিভক্ত:
Item Processor ব্যাচ প্রসেসিংয়ের প্রতিটি রেকর্ড বা আইটেমের উপর একটি নির্দিষ্ট কার্যক্রম পরিচালনা করে। এটি প্রতিটি রেকর্ডের সাথে কাজ করতে সাহায্য করে এবং ব্যাচ প্রসেসে ডেটার প্রক্রিয়াকরণ বাড়িয়ে দেয়।
<batch:process-records>
<batch:processor>
<logger message="Processing record #[payload]" level="INFO"/>
<!-- Custom processing logic -->
<set-payload value="#[payload.uppercase()]" />
</batch:processor>
</batch:process-records>
এখানে প্রতিটি আইটেমের উপর লোগিং এবং কাস্টম ট্রান্সফরমেশন (যেমন ক্যাপিটালাইজেশন) করা হয়েছে।
Write Data স্টেপে, আপনি প্রসেস করা ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট আউটপুট ডেস্টিনেশনে রাইট করতে পারেন। এটি ডেটাবেস, ফাইল সিস্টেম বা অন্যান্য সার্ভিস হতে পারে।
<batch:output>
<file:outbound-endpoint path="output-directory/output-file.csv" />
<logger message="Writing processed data to output file." level="INFO"/>
</batch:output>
এখানে প্রসেস করা ডেটা একটি আউটপুট ফাইল সিস্টেমে রাইট করা হচ্ছে।
Batch Exception Handling অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ কোনো কারণে যদি ব্যাচ প্রসেসে ত্রুটি ঘটে, তবে তা সঠিকভাবে ধরতে এবং সমাধান করতে হবে। MuleSoft এর ব্যাচ প্রসেসিং মডিউল ত্রুটি পরিচালনার জন্য কাস্টম লজিক প্রদান করে।
<batch:job name="BatchWithErrorHandling">
<batch:step name="ProcessStep">
<batch:input>
<file:inbound-endpoint path="input-directory" />
</batch:input>
<batch:process-records>
<batch:processor>
<logger message="Processing record #[payload]" level="INFO"/>
<set-payload value="#[payload]"/>
</batch:processor>
</batch:process-records>
<batch:catch-exception-strategy>
<logger message="Error processing record #[payload]" level="ERROR"/>
</batch:catch-exception-strategy>
</batch:step>
</batch:job>
এখানে catch-exception-strategy ব্যবহার করে ব্যাচ প্রসেসিংয়ের সময় ত্রুটির জন্য কাস্টম ত্রুটি পরিচালনা করা হয়েছে।
MuleSoft Batch Processing বড় পরিমাণ ডেটা কার্যকরভাবে এবং দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করার জন্য একটি শক্তিশালী ফিচার। এটি বিভিন্ন ধাপে ডেটার রিড, প্রসেস এবং রাইট করার প্রক্রিয়া সরল করে এবং Item Processor, Batch Job, এবং Batch Steps ব্যবহার করে এটি নিয়ন্ত্রণ করা হয়। ব্যাচ প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে আপনি ডেটা ফাইল বা ডেটাবেস থেকে ডেটা এক্সট্র্যাক্ট, ট্রান্সফর্ম, এবং আউটপুট হিসাবে সংরক্ষণ করতে পারেন।
Batch Processing ব্যবহারের মাধ্যমে আপনি মিউলফ্লোতে ডেটা প্রসেসিং আরও শক্তিশালী এবং স্কেলেবল করতে পারবেন।
Batch Job এবং Batch Processing হল একটি সিস্টেম বা অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা একসাথে একাধিক ডেটা প্রক্রিয়া করার পদ্ধতি। এটি সাধারণত সেই সিস্টেমে ব্যবহৃত হয় যেখানে ডেটা অল্প সময়ে এক্সেস বা প্রক্রিয়া করা সম্ভব নয় বা যেখানে ডেটার বড় পরিমাণ প্রক্রিয়া করার জন্য পদ্ধতিগতভাবে একে ভাগ করা প্রয়োজন।
MuleSoft, যা মূলত API ইন্টিগ্রেশন এবং ডেটা ম্যানিপুলেশন প্ল্যাটফর্ম, এতে Batch Job এবং Batch Processing এর জন্য একটি শক্তিশালী উপায় সরবরাহ করে, যাতে ডেভেলপাররা সহজেই ব্যাচ প্রক্রিয়া তৈরি, ম্যানেজ এবং কনফিগার করতে পারে।
Batch Processing হল একটি পদ্ধতি যেখানে একাধিক ডেটা বা কাজগুলো একসাথে প্রক্রিয়া করা হয়, সাধারণত কিছু নির্দিষ্ট সময়ে। যখন অনেক বড় পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়া করা হয়, তখন এই পদ্ধতি ব্যবহৃত হয়। এর মাধ্যমে সিস্টেমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একাধিক কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম হয়।
Batch Job একটি নির্দিষ্ট কাজ বা কাজের সিকোয়েন্স যা ডেটা প্রক্রিয়া করে একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সম্পন্ন হয়। এটি ডেটা সংগ্রহ, ম্যানিপুলেশন, লোডিং বা অন্যান্য ডেটা সম্পর্কিত কাজগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়।
MuleSoft এর Batch Processing এর ধারণা কিভাবে কাজ করে এবং কীভাবে এটি কাজে লাগানো যায় তা বেশ গুরুত্বপূর্ণ। MuleSoft Batch Job কে দুটি প্রধান অংশে ভাগ করে কাজ করে:
MuleSoft এর Batch Job এর কার্যকারিতা তিনটি মূল ধাপে বিভক্ত:
MuleSoft এ Batch Job সেটআপ করার জন্য, আমরা batch:job, batch:step এবং batch:commit উপাদান ব্যবহার করে একটি সাধারণ Batch Job তৈরি করতে পারি।
<mule xmlns:batch="http://www.mulesoft.org/schema/mule/batch" xmlns="http://www.mulesoft.org/schema/mule/core" version="4.3">
<batch:job name="batchJob">
<!-- Input Step: ডেটা সংগ্রহ -->
<batch:input>
<logger level="INFO" message="Starting Batch Job" />
<!-- ডেটা উৎস থেকে ডেটা গ্রহণ -->
</batch:input>
<!-- Processing Step: ডেটা প্রক্রিয়া -->
<batch:step name="processStep">
<batch:process>
<logger level="INFO" message="Processing records..." />
<!-- ডেটা ম্যানিপুলেশন বা ট্রান্সফরমেশন -->
</batch:process>
</batch:step>
<!-- Output Step: আউটপুট তৈরি -->
<batch:output>
<logger level="INFO" message="Batch Job Completed!" />
<!-- ডেটা আউটপুট বা ডাটাবেসে জমা করা -->
</batch:output>
</batch:job>
</mule>
এই উদাহরণে:
Batch Job এবং Batch Processing হল বৃহৎ পরিমাণ ডেটা একসাথে প্রক্রিয়া করার একটি কার্যকরী পদ্ধতি। MuleSoft এ Batch Job কনফিগার করা এবং ডেটার প্রক্রিয়াকরণের জন্য তিনটি প্রধান স্টেপ রয়েছে: Input, Processing, এবং Output। এটি API ইন্টিগ্রেশন এবং ডেটা ট্রান্সফরমেশনের জন্য অত্যন্ত উপকারী, যেখানে একাধিক ডেটা একটি নির্দিষ্ট সময়ে বা ব্যাচে প্রক্রিয়া করা হয়।
MuleSoft একটি শক্তিশালী ইন্টিগ্রেশন প্ল্যাটফর্ম যা বিভিন্ন সিস্টেম এবং অ্যাপ্লিকেশনকে সংযুক্ত করে। Batch Processing হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে ডেটাকে ব্যাচ আকারে প্রসেস করা হয়, একবারে একটি বড় ডেটাসেটের উপর কাজ করা হয়, এবং এটি সাধারণত দীর্ঘ সময় ধরে চলতে থাকা অপারেশনগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়। MuleSoft-এ Batch Processing মূলত একাধিক রেকর্ড বা ডেটা সেটকে একযোগে প্রসেস করার জন্য ব্যবহৃত হয় এবং এটি Mule Batch Module এর মাধ্যমে বাস্তবায়িত হয়।
Batch Processing হল একটি প্রক্রিয়া যা একটি নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে একাধিক ডেটা বা রেকর্ড প্রসেস করতে সহায়তা করে। এটি সাধারণত সিস্টেমের মধ্যে বড় পরিমাণ ডেটা পরিচালনার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে এককভাবে সব ডেটা এক্সিকিউট করা অপ্রয়োজনীয় বা কার্যকরী নয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ফাইল থেকে এক লাখ রেকর্ড পড়া প্রয়োজন হয়, তবে সেগুলো একসাথে একক অপারেশনের মাধ্যমে না নিয়ে Batch Processing এর মাধ্যমে প্রসেস করা হয়।
MuleSoft এর Batch Module Batch Processing-কে কার্যকরীভাবে পরিচালনা করার জন্য বিভিন্ন স্টেপ ব্যবহার করে। একটি Batch Processing ফ্লো তিনটি প্রধান ধাপে বিভক্ত:
MuleSoft এ Batch Processing এর জন্য কিছু নির্দিষ্ট কম্পোনেন্ট রয়েছে, যা Batch Process তৈরি এবং ম্যানেজ করতে সাহায্য করে। এদের মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ কম্পোনেন্ট হল:
MuleSoft এ Batch Processing এর কাজের প্রক্রিয়া সাধারণত নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করে:
প্রথমত, একটি Batch Job কনফিগার করা হয়, যা ব্যাচ প্রক্রিয়ার সমস্ত স্টেপ এবং কমপ্লেক্স অপারেশন ধারণ করে। এটি শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত ব্যাচ প্রক্রিয়া চালাবে।
একটি ব্যাচে একাধিক স্টেপ থাকতে পারে, প্রতিটি স্টেপ একটি নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদন করে। প্রতিটি স্টেপের মধ্যে Data Transformation, Data Validation, বা Data Filtering হতে পারে।
বড় ডেটা সেট গুলোকে ছোট ছোট ভাগে (chunks) বিভক্ত করে, প্রতিটি চাঙ্ক বা রেকর্ডের জন্য একটি প্রসেসিং স্টেপ তৈরি করা হয়। এটি নিশ্চিত করে যে একবারে সমস্ত ডেটা প্রসেস না করে, প্রতিটি রেকর্ড পর্যায়ক্রমে প্রসেস করা হচ্ছে।
প্রতিটি ব্যাচ স্টেপ শেষে, প্রসেস করা ডেটা Batch Commit স্টেপে সংরক্ষিত বা আউটপুট করা হয়। এতে ডেটা সঠিকভাবে ব্যাচ আকারে সংরক্ষিত হয় এবং সিস্টেমের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি পায়।
এখানে একটি মৌলিক উদাহরণ দেয়া হলো, যেখানে একটি বড় JSON ডেটা সেটের উপর Batch Processing করা হচ্ছে:
<flow name="batch-processing-flow">
<batch:job name="process-data-job">
<batch:input>
<!-- JSON ফাইল থেকে ডেটা ইনপুট করা হচ্ছে -->
<file:read path="input-file.json"/>
</batch:input>
<batch:step name="process-step">
<batch:process>
<!-- ডেটার উপর প্রক্রিয়া চালানো হচ্ছে -->
<logger message="Processing record: #[payload]" level="INFO"/>
<set-payload value="#[payload]" />
</batch:process>
</batch:step>
<batch:output>
<!-- প্রক্রিয়া শেষে আউটপুট তৈরি করা হচ্ছে -->
<file:write path="output-file.json"/>
</batch:output>
<batch:commit>
<!-- ব্যাচ কমিট করার পর ডেটা সংরক্ষণ -->
<logger message="Batch job completed successfully!" level="INFO"/>
</batch:commit>
</batch:job>
</flow>
এই উদাহরণে, একটি JSON ফাইল থেকে ডেটা ইনপুট নেয়া হচ্ছে, তারপর প্রতিটি রেকর্ডের উপর প্রসেসিং করা হচ্ছে এবং শেষে একটি আউটপুট ফাইল তৈরি করা হচ্ছে।
MuleSoft এর Batch Processing একটি শক্তিশালী টুল যা বড় ডেটা সেট প্রসেস করতে ব্যবহৃত হয়। এটি বড় পরিমাণ ডেটা একাধিক ছোট ব্যাচে বিভক্ত করে পর্যায়ক্রমে প্রসেস করা নিশ্চিত করে এবং সিস্টেমের পারফরম্যান্স উন্নত করে। Mule Batch Module ব্যবহার করে আপনি সহজেই ব্যাচ প্রক্রিয়া ডিজাইন, ডিপ্লয় এবং পরিচালনা করতে পারেন। এটি ডেটা ট্রান্সফরমেশন, ফিল্টারিং, এবং প্রোসেসিং-এর জন্য খুবই কার্যকরী।
Batch Processing হল একটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য মিউলসফট প্ল্যাটফর্মে, যা আপনাকে একসাথে বড় পরিমাণ ডেটা প্রসেস করতে সক্ষম করে। যখন ডেটার পরিমাণ অনেক বেশি হয়, তখন ব্যাচ প্রসেসিংটি ডেটা একটি ব্যাচে ভাগ করে এবং তারপরে এটি একে একে প্রসেস করে। এটি সাধারণত বড় সিস্টেমের মধ্যে বড় আকারের ডেটা ইন্টিগ্রেশন, ডেটা ম্যানিপুলেশন এবং রিপোর্টিং কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়।
Batch Scope হল মিউলফ্লোতে ব্যাচ প্রসেসিংয়ের জন্য নির্দিষ্ট করা একটি স্কোপ, যা একটি ব্যাচের মধ্যে ডেটার প্রসেসিং এর কাজটি পরিচালনা করে। এই স্কোপটি Batch Job হিসেবে পরিচিত, যা ডেটা প্রসেস করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
MuleSoft ব্যাচ প্রসেসিংয়ে ৩টি প্রধান অংশ থাকে:
<batch:job name="batchJob">
<batch:input>
<file:inbound-endpoint path="inputFolder" doc:name="File Input"/>
</batch:input>
<batch:process>
<batch:step name="processStep">
<logger message="Processing record #[payload]" level="INFO"/>
<transformer ref="someTransform" />
</batch:step>
</batch:process>
<batch:output>
<file:outbound-endpoint path="outputFolder" doc:name="File Output"/>
</batch:output>
</batch:job>
এখানে, batch:job একটি ব্যাচ প্রসেস শুরু করে। batch:process অংশে ব্যাচ স্টেপ থাকে, যেখানে একটি logger এবং transformer ডেটা প্রসেস করতে ব্যবহৃত হয়। batch:output অংশে প্রসেস করা ডেটা আউটপুট করা হয়।
Batch প্রসেসিংয়ের মধ্যে ত্রুটি সঠিকভাবে হ্যান্ডল করা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ একটি ত্রুটি সম্পূর্ণ ব্যাচ প্রক্রিয়ার কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে। Error Handling নিশ্চিত করে যে, কোনো ত্রুটি ঘটলে সেটি সঠিকভাবে ক্যাচ এবং রিপোর্ট করা হয়।
ব্যাচ প্রসেসিংয়ের মধ্যে Error Handling ৩টি মূলভাবে কাজ করে:
<batch:job name="batchJob">
<batch:process>
<batch:step name="processStep">
<batch:on-error-continue>
<logger message="Error processing record #[payload]. Skipping." level="ERROR"/>
</batch:on-error-continue>
<transformer ref="someTransform" />
</batch:step>
</batch:process>
</batch:job>
এখানে, batch:on-error-continue ব্যবহার করা হয়েছে, যার মাধ্যমে যদি কোনো রেকর্ড প্রক্রিয়া করার সময় ত্রুটি ঘটে, তবে সেই রেকর্ডটি বাদ দিয়ে পরবর্তী রেকর্ডটি প্রসেস করা হবে। ত্রুটির বিষয়ে একটি logger ত্রুটি বার্তা সহ লোগ করবে।
<batch:job name="batchJob">
<batch:process>
<batch:step name="processStep">
<batch:on-error-propagate>
<logger message="Error occurred in processing record #[payload]." level="ERROR"/>
</batch:on-error-propagate>
<transformer ref="someTransform" />
</batch:step>
</batch:process>
</batch:job>
এখানে, batch:on-error-propagate ব্যবহার করা হয়েছে, যার মাধ্যমে ত্রুটি ঘটলে পুরো ব্যাচ প্রসেস থামিয়ে ত্রুটিটি উপরে প্রপাগেট করা হবে।
<batch:job name="batchJob">
<batch:process>
<batch:step name="processStep">
<batch:on-error-rollback>
<logger message="Critical error occurred. Rolling back changes." level="ERROR"/>
</batch:on-error-rollback>
<transformer ref="someTransform" />
</batch:step>
</batch:process>
</batch:job>
এখানে, batch:on-error-rollback ব্যবহার করা হয়েছে, যেখানে ত্রুটি ঘটলে ব্যাচ প্রসেসের সমস্ত পরিবর্তন রোলব্যাক করা হবে এবং সিস্টেম পূর্বাবস্থায় ফিরে যাবে।
Batch Processing-এর পারফরম্যান্স বাড়ানোর জন্য কিছু কৌশল রয়েছে, যেমন:
MuleSoft-এ Batch Processing এবং Error Handling সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হলে বড় পরিমাণ ডেটার প্রসেসিং আরো কার্যকরী এবং নির্ভরযোগ্য হতে পারে।
Batch Processing একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া যা একসাথে বড় আকারে ডেটা প্রক্রিয়া করতে ব্যবহৃত হয়। মিউলসফট (MuleSoft) এ Batch Processing এর মাধ্যমে আপনি একটি ডেটা সেটকে ছোট ছোট ভাগে ভাগ করে তা পর্যায়ক্রমে প্রক্রিয়া করতে পারেন। এটি ডেটা ম্যানিপুলেশন, ডাটাবেস আপডেট বা অন্যান্য টাইম-নেভি কাজের জন্য খুবই কার্যকরী।
মিউলসফট Batch Processing মূলত একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেটকে বিভিন্ন ছোট টুকরোতে ভাগ করে একটি নির্দিষ্ট সময়ে প্রসেস করে, এবং প্রতিটি টুকরোকে আলাদাভাবে বা একসাথে প্রক্রিয়া করা হয়।
Batch Processing হল একটি প্রক্রিয়া যেখানে বৃহৎ পরিমাণ ডেটাকে একত্রে সংগঠিত করে, প্রক্রিয়া করা হয় এবং তারপর ফলাফল বের করা হয়। এতে একাধিক রেকর্ড এবং ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য একাধিক ধাপ বা batch steps ব্যবহার করা হয়।
ধরা যাক, আমাদের একটি CSV ফাইল রয়েছে, এবং আমরা সেই ফাইলটি থেকে ডেটা পড়ব এবং পরবর্তীতে ডেটাবেসে ইনসার্ট করব। এখানে Batch Process ব্যবহার করা হয়েছে যাতে আমরা একসাথে অনেক রেকর্ড প্রক্রিয়া করতে পারি।
এখানে একটি মিউলফ্লো তৈরি করা হয়েছে যা CSV ফাইল থেকে ডেটা নিয়ে ডেটাবেসে ইনসার্ট করবে।
<flow name="BatchProcessingFlow">
<file:inbound-endpoint path="/input/csv" responseTimeout="10000" doc:name="CSV Input"/>
<!-- Start Batch Job -->
<batch:job name="CSVBatchJob">
<batch:input>
<file:inbound-endpoint path="/input/csv" responseTimeout="10000" doc:name="CSV Input"/>
</batch:input>
<!-- Process Batch Records -->
<batch:step name="ProcessStep">
<batch:process>
<logger message="Processing record #[payload]" level="INFO" doc:name="Logger"/>
<db:insert config-ref="Database_Config" doc:name="Insert into DB">
<db:sql>INSERT INTO users (name, age) VALUES ('#[payload.name]', #[payload.age]);</db:sql>
</db:insert>
</batch:process>
</batch:step>
<!-- Output Result -->
<batch:output>
<logger message="Batch Processing Completed Successfully" level="INFO" doc:name="Batch Output"/>
</batch:output>
<!-- Error Handling -->
<batch:failure>
<logger message="Batch Processing Failed: #[error.message]" level="ERROR" doc:name="Batch Failure"/>
</batch:failure>
</batch:job>
</flow>
/input/csv পাথ থেকে পাঠানো হচ্ছে।batch:job ট্যাগ দিয়ে একটি ব্যাচ প্রক্রিয়া শুরু করা হয়েছে। এটি ইনপুট, প্রসেস, আউটপুট এবং ত্রুটি হ্যান্ডলিং স্টেপ সমন্বিত করে।batch:step এর মাধ্যমে প্রতিটি রেকর্ড প্রসেস করা হচ্ছে। এখানে একটি db:insert অপারেশন ব্যবহার করা হয়েছে যেখানে ডেটাবেসে users টেবিলে ডেটা ইনসার্ট করা হচ্ছে।batch:failure অংশে সেটি হ্যান্ডল করা হবে এবং একটি ত্রুটির মেসেজ লগ হবে।ব্যাচ প্রসেসিংয়ে ত্রুটি হ্যান্ডলিং অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ একাধিক রেকর্ড প্রক্রিয়া করতে গিয়ে যেকোনো সময় সমস্যা সৃষ্টি হতে পারে। মিউলসফটে ব্যাচে ত্রুটি হ্যান্ডল করার জন্য বিভিন্ন কৌশল রয়েছে, যেমন:
<batch:failure>
<batch:skip>
<logger message="Skipping record due to error #[error.message]" level="WARN" doc:name="Skip Record"/>
</batch:skip>
</batch:failure>
এখানে, ব্যাচ প্রক্রিয়ায় কোনো ত্রুটি ঘটলে সেটি স্কিপ হবে এবং একটি ওয়ার্নিং লগ তৈরি হবে।
Batch Processing মিউলসফট প্ল্যাটফর্মের একটি শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য যা বৃহৎ ডেটাসেটকে কার্যকরভাবে প্রক্রিয়া করতে সাহায্য করে। মিউলফ্লোতে ব্যাচ প্রক্রিয়া ব্যবহারের মাধ্যমে আপনি একাধিক রেকর্ড বা ডেটাকে কার্যকরভাবে ম্যানেজ এবং প্রক্রিয়া করতে পারেন, ত্রুটি হ্যান্ডলিং, স্কেলেবিলিটি এবং দক্ষতা নিশ্চিত করে। এই প্রক্রিয়া বিভিন্ন প্রকার ডেটা ইনপুট এবং আউটপুট প্রসেসিংয়ের জন্য উপযুক্ত এবং ডেটাবেস ইনসার্ট, ফাইল ম্যানিপুলেশন, এবং সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন জন্য গুরুত্বপূর্ণ একটি উপায়।
Read more
or
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
