Streaming এবং Batch Data Processing এর ধারণা

Latest Technologies - অ্যাপাচি ফ্লিঙ্ক (Apache Flink) DataStream API এবং DataSet API |

170

Apache Flink হল একটি distributed stream processing ফ্রেমওয়ার্ক, যা real-time এবং batch data processing দুটোই করতে পারে। এটি high-throughput এবং low-latency ডেটা প্রসেসিং এর জন্য ব্যবহৃত হয়। Flink এর মাধ্যমে আপনি বিশাল আকারের ডেটা সেট বা স্ট্রিম থেকে ইনসাইট পেতে পারেন। Flink এর দুটি প্রাথমিক প্রসেসিং প্যারাডাইম রয়েছে:

1. Streaming Data Processing

Flink মূলত একটি stream processing engine, যা continuous এবং real-time ডেটা প্রসেসিং এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Streaming Data Processing এর কিছু বৈশিষ্ট্য:

Continuous Data Flow: ডেটা যখনই আসে, তখনই Flink তা প্রক্রিয়া করে। এটি event-driven, অর্থাৎ ডেটা আসার সাথে সাথেই তা প্রক্রিয়া করা হয়।
Low-Latency: Flink real-time ডেটা প্রসেসিং এর জন্য কম latency নিশ্চিত করে।
Fault-Tolerance: Flink এর streaming engine এর built-in checkpointing এবং state management সিস্টেম আছে, যা সিস্টেমে কোনো সমস্যা হলে (যেমন, নেটওয়ার্ক ফেইলিওর বা হার্ডওয়্যার সমস্যা) পুনরায় শুরু করতে সাহায্য করে।
Event Time Processing: Flink event time এবং processing time উভয়ই সমর্থন করে। Event time এর সাহায্যে আপনি historical event গুলো থেকে ডেটা প্রসেস করতে পারেন, যা real-time এর ক্ষেত্রে খুবই গুরুত্বপূর্ণ।

2. Batch Data Processing

Flink batch processing ও সমর্থন করে, যা বিশাল পরিমাণের ডেটা থেকে ইনসাইট পাওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়। যদিও Flink streaming এর জন্য তৈরি, তবে এটি batch ডেটা প্রসেসিং খুব কার্যকরভাবে করতে পারে। Batch Data Processing এর বৈশিষ্ট্যগুলো:

Finite Data Sets: Batch প্রসেসিং এ Flink একটি নির্দিষ্ট এবং শেষ হওয়া ডেটা সেট প্রক্রিয়া করে। এটি সাধারণত historical ডেটা বা বড় ফাইল সিস্টেম (যেমন Hadoop HDFS, S3) থেকে ডেটা নিয়ে কাজ করে।
Optimized Execution: Flink এর optimizer একটি efficient execution plan তৈরি করে, যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে দ্রুত এবং কার্যকর করে।
Unified API: Flink এর API streaming এবং batch দুই ধরণের ডেটা প্রসেসিং এর জন্য একই থাকে, তাই ডেভেলপাররা একটি কোডবেস দিয়েই দুটি ধরণের ডেটা প্রসেস করতে পারে।

Flink এর Streaming এবং Batch Processing এর পার্থক্য

বিষয়বস্তু	Streaming Processing	Batch Processing
ডেটা প্রবাহ	Continuous, infinite (অনন্ত) ডেটা প্রবাহ	Finite (সীমাবদ্ধ) ডেটা সেট
Latency	Low latency, real-time	High latency, পুরো ডেটা প্রসেসিং শেষে আউটপুট প্রদান
Fault-Tolerance	Built-in, নিরবচ্ছিন্ন পুনরায় শুরু	Retries বা পুনরায় শুরু প্রয়োজন হতে পারে
Use Case	Real-time analytics, alert systems	Historical data analysis, batch jobs

Flink এর এই unified architecture (একক স্থাপত্য) স্ট্রিমিং এবং ব্যাচ প্রসেসিং একসাথে ব্যবহারের সুযোগ দেয়, যা Flink কে অত্যন্ত flexible এবং efficient ফ্রেমওয়ার্ক হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করেছে।

Content added By

Md. Nasir Uddin (Raju)

DataStream এবং DataSet এর মধ্যে পার্থক্য Flink API এর বেসিক Components: Source, Transformation, Sink Flink DataStream উদাহরণ সহ কোড লিখন