অ্যাপাচি পিগ (Apache Pig) একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক যা হ্যাডুপ (Hadoop) ক্লাস্টারের উপর ভিত্তি করে বিশাল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়া করতে ব্যবহৃত হয়। পিগ স্ক্রিপ্টে Parallel Processing এবং Multi-Query Execution এর মাধ্যমে স্ক্রিপ্টের কার্যকারিতা এবং স্কেলেবিলিটি বাড়ানো সম্ভব। এই দুটি কৌশল পিগে ডেটা প্রসেসিংকে আরও দ্রুত এবং কার্যকরী করে তোলে, বিশেষ করে যখন বড় ডেটা সেট নিয়ে কাজ করা হয়।
এই টিউটোরিয়ালে, আমরা Parallel Processing এবং Multi-Query Execution কৌশলগুলির মাধ্যমে পিগ স্ক্রিপ্ট অপটিমাইজেশন এবং কার্যক্ষমতা বাড়ানোর উপায়গুলি আলোচনা করব।
১. Parallel Processing in Apache Pig
Parallel Processing পিগে একাধিক কাজ বা টাস্ক একই সময়ে একাধিক নোডে কার্যকরীভাবে চালানোর প্রক্রিয়া। এটি ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মে যেমন হ্যাডুপ ক্লাস্টারে খুবই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এতে ডেটা প্রসেসিংয়ের সময় অনেকটা কমে আসে। পিগের মাধ্যমে Parallel Processing সক্ষম করার জন্য কিছু কৌশল রয়েছে যা স্ক্রিপ্টের গতি বাড়াতে সহায়তা করে।
কৌশল ১: SPLIT for Parallel Execution
পিগে SPLIT কমান্ড ব্যবহার করে ডেটাকে বিভিন্ন ছোট অংশে ভাগ করা যেতে পারে, যাতে প্রতিটি অংশ আলাদা ভাবে প্রসেস করা হয়। এটি ডেটার বিভিন্ন সেগমেন্টে প্যারালাল প্রসেসিং চালাতে সহায়তা করে।
উদাহরণ:
-- Load employee data
employees = LOAD 'employee_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, department:chararray, salary:int);
-- Split data by department
split_data = SPLIT employees INTO dept1 IF department == 'HR', dept2 IF department == 'Sales';
-- Process each split in parallel
grouped_dept1 = GROUP dept1 BY department;
grouped_dept2 = GROUP dept2 BY department;
DUMP grouped_dept1;
DUMP grouped_dept2;
এখানে, SPLIT কমান্ড ব্যবহার করে ডেটাকে দুটি বিভাগে ভাগ করা হয়েছে এবং প্রতিটি ভাগকে আলাদা ভাবে প্রক্রিয়া করা হয়েছে। পিগ প্যারালালভাবে এই অংশগুলো প্রসেস করবে, ফলে কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি পাবে।
কৌশল ২: Using MapReduce for Parallel Execution
পিগ স্বয়ংক্রিয়ভাবে MapReduce টাস্ক তৈরি করে এবং ক্লাস্টারে প্যারালাল প্রসেসিংয়ের জন্য তা কার্যকরী করে। আপনি পিগে বিভিন্ন অপারেশনগুলি (যেমন JOIN, GROUP, FILTER, FOREACH) প্যারালালভাবে কার্যকরী করতে পারেন। যখন পিগ স্ক্রিপ্টে বড় ডেটা প্রসেসিং হয়, তখন এটি ক্লাস্টারের বিভিন্ন নোডে কম্পিউটেশন কার্যকরী করে।
এটি MapReduce টাস্কের সংখ্যা এবং আকারের ওপর নির্ভর করে, তবে পিগ নিজেই এই কাজগুলো দক্ষতার সাথে পরিচালনা করে।
কৌশল ৩: Splitting Large Files
বিশাল আকারের ফাইলগুলোর জন্য, পিগ স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা অংশে ভাগ করে। এছাড়া, যখন ডেটা পার্টিশন করা হয়, তখন এটি বিভিন্ন MapReduce টাস্কে ভাগ হয়ে প্যারালাল প্রসেসিং করে। আপনি নিজের ডেটা সেটকে বিভিন্ন ভাগে ভাগ করার জন্য HDFS অথবা S3 এর ফাইল সিস্টেম ব্যবহার করতে পারেন, যা পিগের প্যারালাল এক্সিকিউশন ফিচারকে সহায়তা করে।
২. Multi-Query Execution in Apache Pig
Multi-Query Execution পিগে একাধিক কোয়েরি বা অপারেশন একসাথে এক্সিকিউট করার প্রক্রিয়া। একাধিক কোয়েরি একসাথে চালালে, পিগ এক্সিকিউশনের সময় কমাতে সহায়তা করে এবং প্রক্রিয়াকরণের গতি বৃদ্ধি পায়। যদিও পিগে একাধিক কোয়েরি লেখা সাধারণত একাধিক স্টেটমেন্টের মাধ্যমে হয়, তবে পিগ সিস্টেম একটি single job হিসাবে একসাথে সব অপারেশন চালাতে পারে।
কৌশল ১: Using Pig Script with Multiple Queries
একাধিক কোয়েরি একত্রে লেখা যেতে পারে এবং পিগ স্ক্রিপ্টে একাধিক প্রক্রিয়া একসাথে চালানো সম্ভব। তবে, একটি কোয়েরি অন্য একটি কোয়েরির আউটপুটকে ইনপুট হিসেবে ব্যবহার করতে পারে। এটি Data Pipelines তৈরি করতে সাহায্য করে।
উদাহরণ:
-- Load employee data
employees = LOAD 'employee_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, department:chararray, salary:int);
-- Filter employees with salary greater than 50000
high_salary_employees = FILTER employees BY salary > 50000;
-- Group by department
grouped_employees = GROUP high_salary_employees BY department;
-- Calculate the average salary per department
avg_salary = FOREACH grouped_employees GENERATE group AS department, AVG(high_salary_employees.salary) AS avg_salary;
-- Store result in output
STORE avg_salary INTO 'output_data';
এখানে, high_salary_employees এবং grouped_employees দুটি পৃথক কোয়েরি হিসেবে কার্যকরী হলেও পিগ এগুলোর একত্রিত আউটপুট স্টোর করবে। পিগ একসাথে সমস্ত কোয়েরি কার্যকরী করে একটি একক MapReduce job হিসেবে প্রক্রিয়া সম্পন্ন করে।
কৌশল ২: Using JOINs for Multi-Query Execution
একাধিক টেবিল বা ডেটাসেটের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করার জন্য JOIN ব্যবহার করা হয়। পিগে বিভিন্ন ডেটাসেটের উপর একাধিক JOIN অপারেশন চালানো সম্ভব, যেগুলি একসাথে একাধিক কোয়েরি বা ডেটা প্রসেসিং স্টেপে পরিণত হয়।
উদাহরণ:
-- Load employee data
employees = LOAD 'employee_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, department:chararray, salary:int);
-- Load department data
departments = LOAD 'department_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray);
-- Join employee data with department data
joined_data = JOIN employees BY department, departments BY name;
-- Group by department and calculate total salary
grouped_data = GROUP joined_data BY department;
salary_sum = FOREACH grouped_data GENERATE group AS department, SUM(joined_data.salary) AS total_salary;
-- Store the result
STORE salary_sum INTO 'output_salary';
এখানে, employees এবং departments ডেটাসেটের উপর দুটি JOIN অপারেশন করা হয়েছে। পিগ এইসব কোয়েরি একসাথে কার্যকরী করে একটি একক MapReduce job হিসেবে কাজ করবে।
৩. Optimizing Parallel Processing and Multi-Query Execution
ডেটা প্রসেসিংয়ের দক্ষতা এবং পারফরম্যান্স বৃদ্ধির জন্য কিছু সাধারণ অপটিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগ করা যেতে পারে:
কৌশল ১: Avoid Unnecessary Joins
JOIN অপারেশনগুলো খুবই কম্পিউটেশনাল হয়। অতএব, আপনি যদি জানেন যে আপনার ডেটাসেটগুলোর মধ্যে খুব কম সম্পর্ক রয়েছে, তবে সেগুলোকে JOIN না করার চেষ্টা করুন। যেখানে প্রয়োজন, সেখানে Map-side joins ব্যবহার করুন।
কৌশল ২: Cache Intermediate Data
CACHE অপারেশনটি ইন্টারমিডিয়েট ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য ব্যবহার করা হয়, যাতে পরবর্তী কোয়েরিগুলোতে সেই ডেটা পুনরায় লোড করা না হয়। এটি পিগ স্ক্রিপ্টের পারফরম্যান্স বাড়াতে সহায়তা করে।
কৌশল ৩: Minimize Data Shuffling
ডেটার শফলিং (shuffling) অনেক সময় নেয় এবং এটি পারফরম্যান্সে নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে। যখন একাধিক GROUP BY বা JOIN অপারেশন ব্যবহার করা হয়, তখন ডেটার শফলিং কমানোর চেষ্টা করুন, যাতে কম সময় এবং কম রিসোর্স খরচ হয়।
সারাংশ
Parallel Processing এবং Multi-Query Execution পিগে স্ক্রিপ্টের পারফরম্যান্স এবং কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করতে সহায়তা করে। পিগের মধ্যে প্যারালাল এক্সিকিউশন এবং একাধিক কোয়েরি একসাথে চালানোর জন্য SPLIT, JOIN, এবং MapReduce অপারেশনগুলো কার্যকরীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। সঠিক অপটিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগ করে, বড় ডেটা সেটের উপর দ্রুত এবং কার্যকরীভাবে ডেটা প্রসেসিং করা সম্ভব।
অ্যাপাচি পিগ (Apache Pig) একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক যা হ্যাডুপ (Hadoop) ইকোসিস্টেমের উপর ভিত্তি করে কাজ করে এবং এটি বিশাল পরিমাণ ডেটা সহজে এবং দ্রুত প্রসেস করার ক্ষমতা রাখে। পিগের অন্যতম প্রধান বৈশিষ্ট্য হল এর Parallel Processing ক্ষমতা, যা একাধিক ডেটা প্রসেসিং টাস্ককে সমান্তরালভাবে সম্পাদন করতে সাহায্য করে, এবং হ্যাডুপ ক্লাস্টারে ডেটা প্রসেসিং আরও দ্রুত এবং কার্যকরী করে তোলে।
এই টিউটোরিয়ালে, আমরা Pig এর Parallel Processing ক্ষমতা, কিভাবে এটি কাজ করে এবং এটি কীভাবে ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিংয়ে ব্যবহৃত হয় তা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করব।
Parallel Processing in Apache Pig
Parallel Processing হল একাধিক প্রসেস বা থ্রেডের মাধ্যমে একই সময়ে একাধিক কাজ সম্পাদন করার প্রক্রিয়া। পিগে, Parallel Processing হল ডেটার বিভিন্ন অংশের উপর একাধিক অপারেশন একসাথে সম্পাদন করা, যা হ্যাডুপ ক্লাস্টারে MapReduce কাজের মাধ্যমে চলে।
হ্যাডুপ এবং পিগের মধ্যে Parallelism
হ্যাডুপ একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ফ্রেমওয়ার্ক, যা বিশাল পরিমাণ ডেটাকে একাধিক নোডে বিভক্ত করে সমান্তরালভাবে প্রসেস করে। পিগ স্ক্রিপ্টে যখন কোনও ডেটা প্রসেস করা হয়, তখন পিগ এই ডেটাকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করে, এবং প্রতিটি অংশে সমান্তরালভাবে কাজ করে, যার ফলে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ দ্রুত হয়।
Pig এর Parallel Processing এর মূল উপাদানসমূহ:
- Data Parallelism (ডেটা প্যারালালিজম): পিগে Data Parallelism হলো একটি একক ডেটা প্রসেসিং অপারেশন বা ট্রান্সফরমেশন (যেমন: ফিল্টারিং, গ্রুপিং) ডেটার প্রতিটি অংশে আলাদাভাবে একযোগে সম্পাদন করা। এতে, ডেটার প্রতিটি অংশ বা পার্টিশন আলাদা আলাদা নোডে প্রসেস করা হয়, যা অনেক দ্রুত এবং স্কেলেবল।
- MapReduce Framework (ম্যাপরিডিউস ফ্রেমওয়ার্ক): পিগে MapReduce ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহৃত হয়, যেখানে Map ফেজে ডেটা ছোট ছোট অংশে ভাগ করা হয় এবং Reduce ফেজে সেগুলোর উপর অপারেশন সম্পাদন করা হয়। এই প্রক্রিয়াটি সমান্তরালভাবে সম্পন্ন হয় এবং পুরো ডেটা সেটের উপর একযোগভাবে কাজ করা হয়।
- Hadoop Cluster (হ্যাডুপ ক্লাস্টার): পিগ হ্যাডুপ ক্লাস্টারে কাজ করে, যেখানে হ্যাডুপ বিভিন্ন ব্রোকারে ডেটা বিতরণ করে এবং সমান্তরালভাবে কাজ করে। পিগ স্ক্রিপ্টের প্রতিটি স্টেপ পৃথক পৃথক মেশিনে (নোডে) প্রসেস হয়, যা প্রক্রিয়াকরণ গতি বৃদ্ধি করে।
Parallel Processing in Pig: How It Works
পিগের Parallel Processing ক্ষমতা মূলত হ্যাডুপের উপর নির্ভর করে। পিগ স্ক্রিপ্ট যখন রান করা হয়, এটি MapReduce কাজগুলো তৈরি করে এবং হ্যাডুপের মাধ্যমে এগুলো সমান্তরালভাবে একাধিক নোডে এক্সিকিউট করা হয়।
- Data Partitioning (ডেটা পার্টিশনিং): পিগ হ্যাডুপ ক্লাস্টারে ডেটাকে বিভিন্ন অংশে ভাগ করে (partitions)। একবার ডেটা ভাগ হয়ে গেলে, প্রতিটি অংশের উপর আলাদাভাবে প্রসেসিং করা হয়। এর ফলে, পুরো ডেটা সেটে একযোগভাবে অপারেশন সম্পাদন করা সম্ভব হয়।
- Map Phase (ম্যাপ ফেজ): Map ফেজে ডেটার প্রতিটি অংশের উপর আলাদা কাজ সম্পাদিত হয়। এই পর্যায়ে, পিগ ডেটাকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করে, এবং প্রতিটি অংশের উপর নির্দিষ্ট ট্রান্সফরমেশন (যেমন, ফিল্টার, ট্রান্সফরম) কাজ করে।
- Reduce Phase (রিডিউস ফেজ): Reduce ফেজে, Map ফেজ থেকে আসা ফলাফলগুলো একত্রিত হয় এবং সেগুলোর উপর পরবর্তী অপারেশন (যেমন, গ্রুপিং, অ্যাগ্রিগেশন) সম্পাদিত হয়।
- Parallel Execution (প্যারালাল এক্সিকিউশন): পিগ স্ক্রিপ্ট যখন হ্যাডুপ ক্লাস্টারে রান করে, তখন স্ক্রিপ্টের প্রতিটি অংশ সমান্তরালভাবে একাধিক নোডে এক্সিকিউট হয়। এটি নিশ্চিত করে যে ডেটা দ্রুত প্রসেস হয় এবং কাজের গতি বৃদ্ধি পায়।
Pig Parallel Processing Example
ধরা যাক, আমাদের একটি বড় ডেটাসেট রয়েছে, এবং আমরা কর্মীদের বেতন অনুযায়ী তাদের তথ্য ফিল্টার করতে চাই। পিগের মাধ্যমে আপনি খুব সহজেই ডেটাকে সমান্তরালভাবে প্রসেস করতে পারেন।
উদাহরণ:
-- Load employee data
employees = LOAD 'employee_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, salary:int);
-- Filter employees with salary greater than 50,000
high_salary_employees = FILTER employees BY salary > 50000;
-- Group employees by department
grouped_employees = GROUP high_salary_employees BY department;
-- Display the result
DUMP grouped_employees;
এখানে, পিগ স্ক্রিপ্টটি employees ডেটা লোড করবে, তারপর কর্মীদের বেতন ৫০,০০০ এর বেশি এমন কর্মীদের ফিল্টার করবে, এবং এরপর department অনুসারে গ্রুপ করবে। পিগ এই অপারেশনগুলো সমান্তরালভাবে বিভিন্ন নোডে এক্সিকিউট করবে, ফলে পুরো ডেটা প্রসেসিং দ্রুত হবে।
Optimizing Parallel Processing in Pig
যদিও পিগের Parallel Processing ক্ষমতা অনেক শক্তিশালী, তবে কিছু ক্ষেত্রে এই ক্ষমতাকে আরও উন্নত করার জন্য অপটিমাইজেশন করা যেতে পারে। নিচে কিছু Optimization Techniques দেওয়া হলো যা পিগের প্যারালাল প্রসেসিং ক্ষমতা উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে:
- Use of Partitioning (পার্টিশনিং ব্যবহার করা): ডেটা পার্টিশনিং করে আপনার কাজের গতি আরও দ্রুত করতে পারেন। পিগে
PARTITION BYব্যবহার করে ডেটাকে আরও কার্যকরভাবে ভাগ করা যেতে পারে। - Avoiding Skewed Data (ডেটার অসম ভারসাম্য এড়ানো): যদি ডেটাতে অনেক বেশি ভেরিয়েশন থাকে (যেমন, এক একটি গ্রুপে অনেক বেশি ডেটা থাকে), তাহলে ডেটার অস্বাভাবিক ভারসাম্য ডেটার প্রসেসিংকে স্লো করে দিতে পারে। এই ধরনের ডেটা স্কিউ (skew) হতে পারে, তাই এ ধরনের ডেটাকে সঠিকভাবে হ্যান্ডেল করা উচিত।
- Using Proper Join Techniques (সঠিক জয়েন কৌশল ব্যবহার করা): পিগে JOIN অপারেশনটি একটি ব্যয়বহুল অপারেশন হতে পারে, তাই পিগের
JOINঅপারেশনটি ব্যবহার করার সময় নিশ্চিত করতে হবে যে জয়েনগুলি যথাযথভাবে অপটিমাইজ করা হয়েছে। ছোট টেবিলগুলোকে বড় টেবিলের সাথে জয়েন করার পরিবর্তে, MapSide Join বাCogroupব্যবহার করা যেতে পারে। - Reducing the Number of Mappers (ম্যাপারের সংখ্যা কমানো): পিগ স্ক্রিপ্টে অতিরিক্ত ম্যাপারের ব্যবহার ডেটা প্রসেসিংকে স্লো করে দিতে পারে। স্ক্রিপ্টে সঠিক ফিল্টার এবং গ্রুপিং ব্যবহার করে ম্যাপারের সংখ্যা কমানো যেতে পারে।
- Using Local Mode for Testing (টেস্টিংয়ের জন্য লোকাল মোড ব্যবহার): যখন ডেভেলপমেন্ট বা টেস্টিং পর্যায়ে থাকবেন, তখন Local Mode ব্যবহার করা ভাল, কারণ এটি দ্রুত ডেটা প্রসেসিং করতে সহায়ক হয়।
সারাংশ
Parallel Processing পিগের একটি শক্তিশালী ক্ষমতা, যা ডেটা প্রসেসিং দ্রুত এবং স্কেলেবল করে তোলে। পিগের প্যারালাল প্রসেসিং হ্যাডুপ ক্লাস্টারের মাধ্যমে MapReduce ফ্রেমওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে কাজ করে, যা একাধিক নোডে সমান্তরালভাবে কাজ করে। ডেটার বিভাজন, গ্রুপিং, জয়েন এবং অন্যান্য অপারেশনগুলো প্যারালালভাবে এক্সিকিউট করার মাধ্যমে পিগ কাজের গতি বৃদ্ধি করতে পারে। পিগের Parallel Processing ক্ষমতা আরও উন্নত করতে Partitioning, Skewed Data Handling, Optimized Joins, এবং Reducing Mappers এর মতো অপটিমাইজেশন টেকনিক ব্যবহার করা যেতে পারে।
অ্যাপাচি পিগ (Apache Pig) একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক যা হাডুপ (Hadoop) ইকোসিস্টেমের মাধ্যমে বড় ডেটা প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। পিগ স্ক্রিপ্টে, PARALLEL কিওয়ার্ড ব্যবহার করে আপনি কিছু কাজ প্যারালাল (parallel) বা একাধিক পডে একসাথে চালাতে পারেন, যা ডেটা প্রসেসিংয়ের গতি এবং কার্যকারিতা বাড়ায়। PARALLEL কিওয়ার্ডটি বিশেষভাবে স্কেলেবল কাজগুলোতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডেটা পার্টিশন করার মাধ্যমে একাধিক টাস্ক একযোগে কাজ করতে পারে।
এই টিউটোরিয়ালে, আমরা PARALLEL কিওয়ার্ড এর ব্যবহার এবং এটি কিভাবে পিগ স্ক্রিপ্টের পারফরম্যান্স বাড়াতে সহায়তা করে তা বিস্তারিতভাবে আলোচনা করব।
১. PARALLEL Keyword কী?
PARALLEL কিওয়ার্ডটি পিগের একটি নির্দেশিকা যা ডেটাকে বিভিন্ন অংশে ভাগ করে একাধিক টাস্কের মাধ্যমে একযোগে চালানোর সুবিধা দেয়। এটি পিগের foreach অপারেশন, group অপারেশন বা ডেটা প্রসেসিংয়ের অন্যান্য অংশে ব্যবহৃত হতে পারে।
PARALLEL ব্যবহারের ফলে, আপনি পিগ স্ক্রিপ্টের বিভিন্ন অংশে কাজগুলো প্যারালালভাবে চালাতে পারবেন, যা বড় ডেটাসেটের প্রক্রিয়াকরণে সময় সাশ্রয়ী এবং দ্রুত হয়।
২. PARALLEL এর সাধারণ ব্যবহার
PARALLEL কিওয়ার্ডটি foreach বা group অপারেশনে যুক্ত করে পিগকে নির্দেশ দেয় যে, এটি নির্দিষ্ট কাজগুলো প্যারালালভাবে একাধিক অংশে ভাগ করে চালাবে।
সিনট্যাক্স:
PARALLEL n
এখানে, n হচ্ছে প্যারালাল প্রসেসিং করার জন্য নির্ধারিত টাস্কের সংখ্যা।
উদাহরণ:
ধরা যাক, আপনি একটি ডেটাসেটের উপর কিছু গণনা বা প্রসেসিং করতে চান এবং চান যে এটি প্যারালালভাবে কাজ করুক। আপনি PARALLEL কিওয়ার্ড ব্যবহার করতে পারেন, যাতে পিগ কাজগুলো বিভিন্ন পডে ভাগ করে চালাতে পারে।
-- Load employee data
employees = LOAD 'employee_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, salary:int);
-- Filter employees with salary greater than 50000
filtered_employees = FILTER employees BY salary > 50000;
-- Process the filtered data in parallel
processed_employees = FOREACH filtered_employees PARALLEL 10 GENERATE id, name, salary;
DUMP processed_employees;
এখানে, PARALLEL 10 ব্যবহার করা হয়েছে, যার মাধ্যমে পিগ ১০টি পডে কাজগুলো একযোগে ভাগ করে চালাবে, ফলস্বরূপ কাজ দ্রুত সম্পন্ন হবে।
৩. PARALLEL এবং GROUP BY অপারেশন
GROUP BY অপারেশনে PARALLEL কিওয়ার্ড ব্যবহার করে আপনি গ্রুপিং এর কাজকে প্যারালালভাবে করতে পারেন, যা গ্রুপিংয়ের সময় উন্নত পারফরম্যান্স প্রদান করে।
উদাহরণ:
ধরা যাক, আপনি কর্মীদের department অনুযায়ী গ্রুপ করতে চান এবং চান যে এটি প্যারালালভাবে প্রক্রিয়া হোক। তখন PARALLEL কিওয়ার্ড ব্যবহার করতে পারেন।
-- Load employee data
employees = LOAD 'employee_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, department:chararray, salary:int);
-- Group employees by department with parallel processing
grouped_employees = GROUP employees BY department PARALLEL 5;
DUMP grouped_employees;
এখানে, PARALLEL 5 ব্যবহারের ফলে employees ডেটা ৫টি পডে ভাগ হয়ে গ্রুপিংয়ের কাজটি একযোগে সম্পন্ন হবে।
৪. PARALLEL Keyword এর Limitations
যদিও PARALLEL কিওয়ার্ড ব্যবহার করে পিগ স্ক্রিপ্টের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করা সম্ভব, তবে কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
- Overhead: প্যারালাল প্রসেসিং কিছুটা অতিরিক্ত ওভারহেড তৈরি করতে পারে, বিশেষত ছোট ডেটাসেটের জন্য। খুব ছোট ডেটাসেটের ক্ষেত্রে প্যারালাল প্রসেসিং কনফিগারেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে কার্যকরী নয় এবং অনেক সময় অতিরিক্ত রিসোর্স খরচ হতে পারে।
- Data Skew: যদি ডেটা অপ্রতিসাম্য (skewed) হয়, অর্থাৎ কিছু অংশ অত্যন্ত বড় এবং কিছু অংশ ছোট হয়, তবে এটি প্যারালাল প্রসেসিংয়ে সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে। অতএব, প্যারালাল প্রসেসিংয়ে ডেটা স্কিউ থাকা উচিত নয়।
- Resource Availability: প্যারালাল প্রসেসিংয়ে অনেক রিসোর্স প্রয়োজন হয়। যথেষ্ট নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথ এবং মেমরি না থাকলে পারফরম্যান্স মারাত্মকভাবে কমে যেতে পারে।
৫. PARALLEL এবং LIMIT কমান্ড
LIMIT কমান্ডের সাথে PARALLEL কিওয়ার্ড ব্যবহার করে আপনি ডেটাকে একাধিক পডে ভাগ করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট সীমা অনুযায়ী দ্রুত ফলাফল পেতে পারেন।
উদাহরণ:
-- Load employee data
employees = LOAD 'employee_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, salary:int);
-- Filter and limit the employees data to top 10 with parallel execution
filtered_data = FILTER employees BY salary > 50000;
top_10_employees = LIMIT filtered_data 10 PARALLEL 3;
DUMP top_10_employees;
এখানে, PARALLEL 3 দ্বারা ৩টি পডে LIMIT ১০ ব্যবহার করে ফিল্টার করা কর্মীদের মধ্যে শীর্ষ ১০ কর্মীকে প্যারালালভাবে বের করা হচ্ছে।
সারাংশ
PARALLEL কিওয়ার্ডটি পিগ স্ক্রিপ্টে প্যারালাল প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা বিশেষভাবে বড় ডেটাসেটের ক্ষেত্রে কাজের গতি বাড়াতে সহায়ক। এটি FOREACH, GROUP, JOIN এবং অন্যান্য অপারেশনে ব্যবহৃত হতে পারে, যাতে একাধিক পডে ডেটা প্রক্রিয়া করা যায়। তবে, এটি অতিরিক্ত রিসোর্স এবং সঠিক কনফিগারেশন চাইতে পারে, এবং ডেটার স্কিউ কিংবা ছোট ডেটাসেটের ক্ষেত্রে এটি অকার্যকর হতে পারে।
অ্যাপাচি পিগ (Apache Pig) একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক, যা বিশেষভাবে Hadoop ইকোসিস্টেমে বড় ডেটা সেটের উপর বিভিন্ন ধরনের ট্রান্সফরমেশন এবং বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। পিগে একাধিক কুইয়েরি (Multi-Query) প্রসেস করার সময় সঠিক অপটিমাইজেশন প্রয়োগ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি ডেটা প্রসেসিংয়ের গতি বৃদ্ধি এবং কম রিসোর্স ব্যবহার করতে সহায়তা করে।
এই নিবন্ধে আমরা Multi-Query Optimization Techniques নিয়ে আলোচনা করব, যা পিগ স্ক্রিপ্টের পারফরম্যান্স উন্নত করতে সাহায্য করবে।
Multi-Query Optimization কী?
Multi-Query Optimization হল একটি কৌশল যা একাধিক কুইয়েরি (queries) বা অপারেশনগুলো একত্রে অপটিমাইজ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। যখন পিগ স্ক্রিপ্টে একাধিক ট্রান্সফরমেশন অপারেশন বা কুইয়েরি ব্যবহৃত হয়, তখন সবগুলো কুইয়েরি একসাথে অপটিমাইজ করা হয়, যাতে কম রিসোর্স ব্যবহার করে দ্রুত ফলাফল পাওয়া যায়। একাধিক কুইয়েরি অপটিমাইজেশন ব্যবহার করলে:
- মেমরি এবং প্রসেসিং সময় কম হয়।
- I/O অপারেশন কম হয়।
- ডেটা প্রসেসিং দ্রুত হয়।
Multi-Query Optimization Techniques in Apache Pig
১. Query Folding (Query Folding)
Query folding হল একটি অপটিমাইজেশন কৌশল যেখানে একাধিক কুইয়েরি বা স্টেপগুলিকে একত্রিত করা হয়, যাতে ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য একটি একক কম্পোজড স্টেপ তৈরি হয়। এটি কার্যকরী হতে পারে যখন একাধিক স্টেপে একই ধরনের ট্রান্সফরমেশন বা ফিল্টার প্রয়োগ করা হয়।
উদাহরণ:
ধরা যাক, আপনার দুটি আলাদা কুইয়েরি আছে যেখানে একই ফিল্টার এবং ট্রান্সফরমেশন কাজ করছে:
A = LOAD 'data.txt' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int);
B = FILTER A BY age > 30;
C = FOREACH B GENERATE name, age;
D = LOAD 'data.txt' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int);
E = FILTER D BY age > 30;
F = FOREACH E GENERATE name, age;
এই কুইয়েরি দুটি আলাদাভাবে ফিল্টার করছে, কিন্তু একই age > 30 শর্ত ব্যবহার করছে। আপনি এগুলো একত্রিত করতে পারেন:
A = LOAD 'data.txt' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int);
B = FILTER A BY age > 30;
C = FOREACH B GENERATE name, age;
এখানে, একে Query Folding বলা হয়, যেখানে দুটি আলাদা কুইয়েরি একত্রিত করা হয়েছে, ফলে একটি কমপ্লেক্স অপারেশন তৈরি করা হয়েছে, যা পিগের পারফরম্যান্স উন্নত করবে।
২. Common Sub-expression Elimination (CSE)
Common Sub-expression Elimination (CSE) হল একটি অপটিমাইজেশন কৌশল যেখানে একাধিক কুইয়েরিতে পুনরাবৃত্তি হওয়ার মতো একই সাব-এক্সপ্রেশন বা ট্রান্সফরমেশন একবারেই গণনা করা হয়। এটি কোডের পুনরাবৃত্তি কমায় এবং পারফরম্যান্সে উন্নতি ঘটায়।
উদাহরণ:
ধরা যাক, আপনি দুটি কুইয়েরিতে একই কাজ করছেন:
A = LOAD 'data.txt' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int);
B = FOREACH A GENERATE name, age * 2;
C = LOAD 'data.txt' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int);
D = FOREACH C GENERATE name, age * 2;
এখানে, age * 2 একাধিক বার গণনা করা হচ্ছে। আপনি এটি একত্রিত করতে পারেন:
A = LOAD 'data.txt' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int);
B = FOREACH A GENERATE name, age * 2;
এভাবে, আপনি CSE ব্যবহার করে কোডের পুনরাবৃত্তি দূর করেছেন এবং age * 2 এর গণনা একবারে করেছেন, যা পারফরম্যান্স উন্নত করে।
৩. Parallel Execution
Parallel Execution একটি গুরুত্বপূর্ণ অপটিমাইজেশন কৌশল যেখানে একাধিক কোড বা কুইয়েরি একযোগে (parallel) সম্পাদিত হয়। পিগ এই প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালনা করতে সক্ষম, কিন্তু আপনি কিছু পরিস্থিতিতে নিজে থেকেই parallel execution প্রয়োগ করতে পারেন। এটি ডেটা প্রসেসিংয়ের গতি বৃদ্ধি করে এবং আরও দ্রুত ফলাফল প্রদান করে।
উদাহরণ:
যদি আপনার দুটি আলাদা কুইয়েরি থাকে এবং আপনি সেগুলো একযোগভাবে চালাতে চান, তবে আপনি SPLIT কমান্ড ব্যবহার করতে পারেন:
A = LOAD 'data1.txt' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int);
B = LOAD 'data2.txt' USING PigStorage(',') AS (name:chararray, age:int);
SPLIT A INTO group1 IF age > 30, group2 IF age <= 30;
SPLIT B INTO group3 IF age > 30, group4 IF age <= 30;
-- Process each group in parallel
এখানে, SPLIT কমান্ড ব্যবহার করে ডেটা দুটি আলাদা ভাগে ভাগ করা হয়েছে, এবং এগুলি প্যারালালভাবে প্রক্রিয়া করা হচ্ছে।
৪. Join Optimization
JOIN অপারেশন পিগে বেশ সময়সাপেক্ষ হতে পারে, বিশেষত বড় ডেটাসেটে। পিগে JOIN অপটিমাইজেশনের জন্য কিছু পদ্ধতি রয়েছে, যেমন Map-Side Join এবং Reduce-Side Join। Map-Side Join সাধারণত দ্রুত হয়, যদি আপনার ডেটাসেটগুলি ছোট এবং একই সাইজের হয়, অন্যথায় Reduce-Side Join ব্যবহার করা উচিত।
Map-Side Join উদাহরণ:
A = LOAD 'data1.txt' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray);
B = LOAD 'data2.txt' USING PigStorage(',') AS (id:int, salary:int);
-- Use map-side join if the data fits in memory
C = JOIN A BY id, B BY id USING 'map';
এখানে, Map-Side Join ব্যবহার করা হয়েছে, যা দ্রুত হবে যদি দুটি ডেটাসেট ছোট হয়।
৫. Avoiding Cartesian Product
Cartesian Product অপারেশন পিগে ব্যবহার না করাই ভালো, কারণ এটি সম্পূর্ণ ডেটাসেটের সব সম্ভাব্য সংমিশ্রণ তৈরি করে, যা অনেক সময় এবং রিসোর্স নিতে পারে। আপনি যখন JOIN করেন, নিশ্চিত করুন যে আপনার ডেটাসেটগুলোর মধ্যে একটি সম্পর্ক রয়েছে, অন্যথায় ক্যার্টেসিয়ান প্রোডাক্ট তৈরি হবে এবং কার্যক্ষমতার সমস্যা হতে পারে।
Conclusion
Multi-Query Optimization পিগ স্ক্রিপ্টের পারফরম্যান্স এবং কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য গুরুত্বপূর্ণ। Query Folding, Common Sub-expression Elimination (CSE), Parallel Execution, Join Optimization, এবং Avoiding Cartesian Product কিছু মৌলিক কৌশল যা ব্যবহার করে পিগ স্ক্রিপ্টগুলিকে আরও কার্যকরী এবং দ্রুত করা যায়। এই অপটিমাইজেশন কৌশলগুলি প্রয়োগ করলে আপনার স্ক্রিপ্টের পারফরম্যান্স অনেক উন্নত হবে, বিশেষত যখন আপনি বৃহৎ ডেটাসেট নিয়ে কাজ করছেন।
অ্যাপাচি পিগ (Apache Pig) একটি উচ্চ-স্তরের ডেটা প্রক্রিয়াকরণ প্ল্যাটফর্ম যা হাডুপ (Hadoop) ইকোসিস্টেমের অংশ হিসেবে কাজ করে। এটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং বড় আকারের ডেটা সেটগুলো প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। পিগ ব্যবহারকারীদের সহজে ডেটা ট্রান্সফরমেশন, বিশ্লেষণ, এবং ফিল্টারিং অপারেশন চালানোর সুযোগ দেয়, যা Hadoop MapReduce-এ কোড লেখার থেকে অনেক সহজ।
পিগ একটি ডেটা ফ্লো স্ক্রিপ্টিং ভাষা Pig Latin ব্যবহার করে, যা ব্যবহারকারীকে সহজভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। পিগের parallel processing ক্ষমতা এবং scalability বড় ডেটা সেটের প্রক্রিয়াকরণকে আরো দ্রুত ও কার্যকরী করে তোলে।
এই টিউটোরিয়ালে, আমরা Large Scale Data Processing এর জন্য পিগের ক্ষমতা এবং কীভাবে পিগ বৃহৎ পরিমাণ ডেটা সিস্টেমে কার্যকরভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করব।
পিগের Parallel Processing ক্ষমতা
পিগ হাডুপের উপর ভিত্তি করে কাজ করে, যার ফলে এটি parallel processing এর শক্তিশালী ক্ষমতা লাভ করে। হাডুপের MapReduce ফ্রেমওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে পিগ ডেটার ওপর বিভিন্ন অপারেশনগুলি parallelly (প্যারালালী) চালাতে সক্ষম, যা বৃহৎ পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সময় সময় এবং রিসোর্সের ব্যবহার কমিয়ে আনে।
পিগে Parallel Processing কিভাবে কাজ করে?
- ডেটা স্ন্যাপশটিং (Data Partitioning): পিগ হাডুপ ক্লাস্টারের মাধ্যমে ডেটাকে স্লট বা পার্টিশনে ভাগ করে, এবং প্রতিটি পার্টিশনে নির্দিষ্ট অপারেশন চলে। এটি নিশ্চিত করে যে ডেটা একাধিক নোডে প্যারালালভাবে প্রসেস হচ্ছে।
- MapReduce Integration: পিগ সিস্টেমের মধ্যে MapReduce অটোমেটিক্যালি ব্যবহৃত হয়, যার মাধ্যমে ডেটা বিশ্লেষণের কাজ প্যারালালভাবে পরিচালিত হয়। এটি প্রতিটি কোয়ারির জন্য একাধিক মাপ এবং রিডুস টাস্ক চালায়।
- Parallel Execution: পিগ স্ক্রিপ্টের যে অংশগুলো প্যারালাল করতে হবে, সেগুলো হাডুপ ক্লাস্টারের বিভিন্ন ব্রোকারে একসাথে চালানো হয়। এটি data locality এবং load balancing নিশ্চিত করে।
Large Scale Data Processing এর জন্য Pig এর সুবিধা
১. স্কেলেবিলিটি (Scalability)
পিগের প্রধান সুবিধা হলো এর স্কেলেবিলিটি। পিগ Hadoop এর সিস্টেমের মধ্যে ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি বড় ডেটা সেটের ওপর horizontal scaling সমর্থন করে, অর্থাৎ আপনি যখন ডেটার পরিমাণ বাড়ান, তখন সিস্টেম সহজেই আরো নোডে প্রসেসিং কাজ বিতরণ করে। পিগ ক্লাস্টারে যোগ করা নতুন নোডের মাধ্যমে স্কেল করতে পারে এবং কার্যকরভাবে ডেটা প্রসেস করতে সক্ষম।
২. ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং
পিগ একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং সিস্টেম, যার ফলে এটি বড় ডেটা সেটের উপর কাজ করতে পারে। পিগের মাধ্যমে, ডেটা MapReduce-এর সাহায্যে সিস্টেমের বিভিন্ন ব্রোকারে বিভক্ত হয়ে একসাথে প্রসেস হয়, যা ডেটা প্রসেসিংকে দ্রুততর এবং আরো কার্যকরী করে।
৩. স্বয়ংক্রিয় পার্যালালাইজেশন (Automatic Parallelization)
পিগ ব্যবহারকারীদের একটি SQL-like ভাষা দিয়ে ডেটা প্রসেসিং করতে সক্ষম করে। ব্যবহারকারীদের কোড লেখার সময় স্বয়ংক্রিয়ভাবে পিগ সিস্টেম পার্যালাল প্রসেসিং পরিচালনা করে, অর্থাৎ ব্যবহারকারীকে parallel execution-এর জন্য কোড আলাদাভাবে লিখতে হয় না। পিগের অপারেশনগুলি যেমন JOIN, GROUP, FILTER, FOREACH, এবং ORDER BY ইত্যাদি, এগুলো ক্লাস্টারে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারালাল প্রক্রিয়া হয়ে চলে।
৪. MapReduce এর তুলনায় সহজ কোডিং
পিগের স্ক্রিপ্টিং ভাষা Pig Latin ব্যবহার করে, ডেটার ওপর অপারেশন চালানো অনেক সহজ। MapReduce-এর কোডিং তুলনায় এটি অনেক কম এবং সহজ। এতে বিশাল ডেটা সেটের জন্য কোড কম্প্লেক্সিটি কমানো যায়, ফলে উন্নত প্যারালাল প্রসেসিং সক্ষম হয়।
৫. ডেটা লোড এবং স্টোরিংয়ের ফ্লেক্সিবিলিটি
পিগ ডেটা বিভিন্ন সোর্স থেকে লোড করতে এবং বিভিন্ন ফরম্যাটে সেভ করতে সক্ষম। এটি HDFS, HBase, Hive, Cassandra এর মতো ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্টোরেজ সিস্টেমের সাথে কাজ করতে পারে। বিভিন্ন ডেটা ফরম্যাট যেমন CSV, Avro, JSON, Parquet ইত্যাদির সাথে ইন্টিগ্রেশনও সহজভাবে সম্ভব।
Examples of Large Scale Data Processing with Apache Pig
১. Data Aggregation on Large Datasets
পিগ ব্যবহারের মাধ্যমে, বড় ডেটাসেটের উপরে জটিল অ্যাগ্রিগেটিভ অপারেশন যেমন গড় (AVG), যোগফল (SUM), সর্বোচ্চ (MAX), সর্বনিম্ন (MIN) ইত্যাদি কার্যকরভাবে করা যায়।
-- Load large dataset of employees
employees = LOAD 'employee_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, department:chararray, salary:int);
-- Group by department and calculate the total salary and average salary
grouped_data = GROUP employees BY department;
aggregated_data = FOREACH grouped_data GENERATE group AS department,
SUM(employees.salary) AS total_salary,
AVG(employees.salary) AS avg_salary;
-- Store the result
STORE aggregated_data INTO 'output_data' USING PigStorage(',');
এখানে, GROUP এবং SUM এর মাধ্যমে department অনুযায়ী কর্মীদের বেতনের যোগফল এবং গড় বের করা হয়েছে। পিগ স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারালাল প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে এটি সম্পন্ন করবে।
২. JOIN Operation on Large Datasets
পিগে JOIN অপারেশন বড় ডেটাসেটে কার্যকরভাবে করা যায়, যেখানে একাধিক টেবিলের ডেটা একত্রিত করতে হয়। পিগ MapReduce ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে JOIN অপারেশন প্যারালালভাবে পরিচালনা করে।
-- Load employee and department data
employees = LOAD 'employee_data.csv' USING PigStorage(',') AS (id:int, name:chararray, department_id:int, salary:int);
departments = LOAD 'department_data.csv' USING PigStorage(',') AS (department_id:int, department_name:chararray);
-- Perform a join between employee and department data
joined_data = JOIN employees BY department_id, departments BY department_id;
-- Store the result
STORE joined_data INTO 'output_data' USING PigStorage(',');
এখানে, JOIN অপারেশনটি কর্মীদের ডেটা এবং বিভাগ ডেটার মধ্যে প্যারালালভাবে একত্রিত করবে, যাতে ডেটা দ্রুত এবং কার্যকরভাবে প্রসেস হয়।
Parallel Processing with Pig in Hadoop
পিগে parallel processing হাডুপের মুল সুবিধা। পিগের স্ক্রিপ্টগুলি Hadoop ক্লাস্টারে একাধিক নোডে একত্রিত হয়ে চলে, এবং এটি ডেটার প্রক্রিয়াকরণ অনেক দ্রুত এবং স্কেলেবল করে তোলে। যখন ডেটার পরিমাণ বিশাল হয়, তখন পিগ এই ডেটা ক্লাস্টারের বিভিন্ন নোডে ভাগ করে কাজ করতে পারে, এবং কার্যকরভাবে বিশাল ডেটাসেট প্রক্রিয়া করা সম্ভব হয়।
Advantages of Parallel Processing in Pig
- ডেটা প্রসেসিং দ্রুততর হয়: পিগের parallel processing ক্ষমতা ডেটা প্রসেসিং দ্রুততর করে, কারণ একাধিক নোডে একযোগে কাজ চলে।
- স্কেলেবিলিটি: ডেটার পরিমাণ বাড়লে পিগ ক্লাস্টারে আরো নোড যুক্ত করা যায় এবং এটি ডেটার ওপর কার্যকরভাবে কাজ করতে পারে।
- কম খরচে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ: প্যারালাল প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে ডেটা দ্রুত এবং কম সময়ে প্রক্রিয়া করা যায়, যা খরচ কমায়।
সারাংশ
অ্যাপাচি পিগ (Apache Pig) বড় আকারের ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি শক্তিশালী টুল। এর parallel processing ক্ষমতা হাডুপ ক্লাস্টারের মাধ্যমে ডেটা প্রসেসিংকে দ্রুত, স্কেলেবল, এবং কার্যকরী করে তোলে। পিগ ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং এবং স্কেলেবিলিটির মাধ্যমে বৃহৎ ডেটা সেটে জটিল অ্যাগ্রিগেটিভ অপারেশন, JOIN এবং ডেটা ট্রান্সফরমেশন কার্যকরভাবে পরিচালনা করতে সক্ষম। এটি Hadoop MapReduce থেকে অনেক সহজ এবং কার্যকরী, এবং ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য একটি অত্যন্ত কার্যকরী সমাধান সরবরাহ করে।
Read more
