Hadoop Ecosystem এবং HDFS

Hadoop একটি ওপেন সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা বিশাল পরিমাণের ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি বিশেষভাবে বড় এবং জটিল ডেটা সেটগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যা পারমুটেশন, স্কেলেবিলিটি, এবং ফ্লেক্সিবিলিটির প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে। Hadoop Ecosystem বিভিন্ন কম্পোনেন্ট নিয়ে গঠিত যা বিভিন্ন ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ও সংরক্ষণ কাজকে সমর্থন করে।

1. Hadoop Ecosystem:

Hadoop একটি ইকোসিস্টেম বা পরিবেশে কাজ করে যেখানে বিভিন্ন টুলস এবং ফ্রেমওয়ার্ক একসাথে কাজ করে। এই ইকোসিস্টেমটি ডেটা ম্যানেজমেন্ট, প্রক্রিয়াকরণ, বিশ্লেষণ, এবং স্টোরেজ সম্পর্কিত বিভিন্ন কাজ সম্পন্ন করতে ব্যবহৃত হয়।

Hadoop Ecosystem-এর প্রধান কম্পোনেন্টগুলি হল:

১.১ Hadoop Distributed File System (HDFS)

HDFS হল Hadoop-এর স্টোরেজ ইউনিট এবং এটি ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম যা ডেটাকে বড় বড় সেগমেন্টে ভাগ করে একাধিক সার্ভারে সংরক্ষণ করে। এটি ক্লাস্টারের মধ্যে ডেটার নিরাপত্তা এবং অ্যাভেলেবিলিটি নিশ্চিত করতে ব্যবহৃত হয়।

HDFS এর বৈশিষ্ট্য:

1. ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোরেজ: HDFS ডেটাকে একাধিক নোডে ভাগ করে, যা স্কেলেবিলিটি এবং রেডানডেন্সি নিশ্চিত করে।
2. তিন কপি রেপ্লিকেশন: HDFS ডেটার তিনটি কপি তৈরি করে (ডিফল্টভাবে), যার ফলে ডেটা হারানোর সম্ভাবনা কমে যায়।
3. High Throughput: HDFS উচ্চ কার্যক্ষমতা প্রদান করে, বিশেষ করে বড় ডেটা সেটের জন্য।
4. Fault Tolerance: একটি নোডে সমস্যা হলে, ডেটা অন্যান্য নোড থেকে পুনরুদ্ধার করা যায়।

HDFS-এ ডেটা স্টোরেজ এবং অ্যাক্সেস:

• HDFS ডেটা স্টোরেজের জন্য Blocks ব্যবহার করে, প্রতিটি ব্লক সাধারণত 128 MB বা 256 MB আকারের হয়। যখন একটি বড় ফাইল HDFS-এ আপলোড করা হয়, তখন এটি বিভিন্ন ব্লকে বিভক্ত হয়ে ক্লাস্টারের বিভিন্ন নোডে সংরক্ষিত হয়।
• HDFS-এ ডেটা পড়া এবং লেখার সময়, হাব (Hub) এবং স্লেভ (Slave) নোডের মধ্যে যোগাযোগ হয়। NameNode হল HDFS-এর মেইন মেটাডেটা ম্যানেজার, যা ফাইল সিস্টেমের কাঠামো পরিচালনা করে, এবং DataNode হল সেই নোড যেখানে ফাইলের সেগমেন্ট বা ব্লক সংরক্ষিত থাকে।

১.২ MapReduce

MapReduce হল একটি ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং ফ্রেমওয়ার্ক যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটা ম্যাপিং (data mapping) এবং রিডিউসিং (data reducing) এর মাধ্যমে কাজ করে। MapReduce কাজের জন্য দুটি প্রধান অংশে বিভক্ত:

• Map Phase: ইনপুট ডেটাকে ছোট ছোট টুকরোতে বিভক্ত করা হয়।
• Reduce Phase: এই টুকরোগুলিকে একত্রিত এবং সংক্ষেপিত করা হয়, যাতে ফলস্বরূপ আউটপুট পাওয়া যায়।

১.৩ YARN (Yet Another Resource Negotiator)

YARN হল Hadoop-এর রিসোর্স ম্যানেজার যা ক্লাস্টারের রিসোর্সের ব্যবস্থাপনা এবং বরাদ্দ পরিচালনা করে। YARN বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন এবং কাজের জন্য ক্লাস্টারের রিসোর্সগুলোকে সংরক্ষণ এবং নিয়ন্ত্রণ করে।

১.৪ Hive

Hive হল একটি ডেটাবেস-লাইক সিস্টেম যা Hadoop-এর উপর SQL-এর মতো কুয়েরি ভাষা প্রদান করে। Hive-এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীরা স্ট্রাকচারড ডেটা হ্যান্ডল করতে পারেন এবং SQL-এর মতো কুয়েরি ব্যবহার করতে পারেন।

১.৫ Pig

Pig হল একটি উচ্চ স্তরের স্ক্রিপ্টিং ল্যাঙ্গুয়েজ যা Hadoop-এর জন্য ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি বিশেষ করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলিকে সহজতর করে।

১.৬ HBase

HBase হল একটি ডিসট্রিবিউটেড, স্কেলেবল, এবং উচ্চ পারফরম্যান্স ডাটাবেস যা Hadoop-এর উপর ভিত্তি করে কাজ করে এবং সেমি-স্ট্রাকচারড ডেটা (যেমন, কলাম-অরিয়েন্টেড ডেটা) সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

১.৭ Sqoop

Sqoop হল একটি টুল যা RDBMS (Relational Database Management System) থেকে ডেটা Hadoop-এ ইনপোর্ট এবং এক্সপোর্ট করতে ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটাবেস এবং HDFS এর মধ্যে ডেটা স্থানান্তর করতে সাহায্য করে।

১.৮ Flume

Flume হল একটি ডিসট্রিবিউটেড ডেটা সংগ্রহের টুল যা লগ ডেটা এবং অন্যান্য স্ট্রীমিং ডেটা উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করে এবং HDFS বা অন্য কোন স্টোরেজে পাঠায়।

২. HDFS (Hadoop Distributed File System)

HDFS হল Hadoop এর ফাইল সিস্টেম যা ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্টোরেজের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি বড় ডেটাসেটের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে, যা একাধিক মেশিনে ছড়ানো থাকে। HDFS এর প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলো:

২.১ Components of HDFS

• NameNode: এটি HDFS এর মস্তিষ্ক এবং মেটাডেটা সঞ্চালনের জন্য দায়ী। এটি ফাইল সিস্টেমের কাঠামো এবং ফাইলের স্থান (লোকেশন) সংরক্ষণ করে।
• DataNode: এটি ফাইলের বাস্তব কপি (data blocks) ধারণ করে। ডেটা লেখার এবং পড়ার সময় DataNode কাজ করে। একাধিক DataNode থাকলে ডেটা বিভিন্ন নোডে ছড়ানো থাকে, এবং HDFS তে ত্রুটি সঠিকভাবে মোকাবেলা করা যায়।

২.২ Block Storage

HDFS ফাইলগুলিকে বড় ব্লকে ভাগ করে রাখে, সাধারণত প্রতিটি ব্লক 128MB অথবা 256MB আকারের হয়। একটি ফাইল যখন আপলোড করা হয়, তখন তা বিভিন্ন ব্লকে বিভক্ত হয়ে একাধিক নোডে বিতরণ হয়।

২.৩ Data Replication

HDFS ডেটার রেপ্লিকেশন প্রযুক্তি ব্যবহার করে যাতে ডেটা ক্লাস্টারের বিভিন্ন নোডে সঞ্চিত থাকে। যদি একটি নোড ব্যর্থ হয়, অন্য নোড থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করা যায়। সাধারণভাবে ডেটার তিনটি কপি রাখা হয়, তবে এটি কনফিগারেশন ফাইলের মাধ্যমে পরিবর্তন করা যায়।

২.৪ Fault Tolerance

HDFS ত্রুটি সহনশীলতার (fault tolerance) জন্য তৈরি হয়েছে। যদি কোনো নোডে সমস্যা হয়, তাহলে ডেটা অন্য নোড থেকে পুনরুদ্ধার করা যায়। এটি ডেটার স্থায়িত্ব নিশ্চিত করে এবং বড় ডেটাসেটের জন্য আদর্শ।

সারাংশ:

• Hadoop Ecosystem একটি বিস্তৃত প্ল্যাটফর্ম যা ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং স্টোরেজের জন্য বিভিন্ন টুলস এবং প্রযুক্তি প্রদান করে।
• HDFS হল Hadoop-এর ফাইল সিস্টেম যা বড় ডেটা সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি ডেটাকে ব্লকে ভাগ করে একাধিক নোডে সঞ্চিত রাখে এবং ত্রুটি সহনশীলতা এবং রেপ্লিকেশন সমর্থন করে।
• Hadoop Ecosystem-এ অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ কম্পোনেন্ট যেমন MapReduce, YARN, Hive, HBase, Pig, Sqoop, এবং Flume রয়েছে, যা ডেটা বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণে সহায়ক।