Hadoop Documentation

হ্যাডুপ ডকুমেন্টেশন

হ্যাডুপ (Hadoop) একটি ওপেন সোর্স ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক। এটি বিশাল ডেটা সেট নিয়ে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই ডকুমেন্টেশনে হ্যাডুপের বিভিন্ন উপাদান, কনফিগারেশন এবং ব্যবহারের নিয়মাবলী নিয়ে আলোচনা করা হলো।

হ্যাডুপের মূল ধারণা

হ্যাডুপ মূলত দুটি প্রধান অংশে গঠিত:

হ্যাডুপ ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম (HDFS): এটি ডেটা সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। HDFS ডেটাকে একাধিক নোডে বিভক্ত করে রাখে, যা ডেটার নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি করে। হ্যাডুপ ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম
ইয়ার্ন (YARN): এটি রিসোর্স ম্যানেজমেন্টের কাজ করে। ইয়্যার্ন ক্লাস্টারের রিসোর্সগুলো পরিচালনা করে এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলোকে সেই রিসোর্স ব্যবহার করতে সাহায্য করে। ইয়ার্ন

এছাড়াও, হ্যাডুপ ইকোসিস্টেমে আরও অনেক উপাদান রয়েছে, যেমন:

ম্যাপReduce: এটি ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য একটি প্রোগ্রামিং মডেল। ম্যাপReduce
হাইভ (Hive): এটি SQL-এর মতো কোয়েরি ভাষা ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণের সুবিধা দেয়। হাইভ
পিগ (Pig): এটি ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য একটি উচ্চ-স্তরের ভাষা। পিগ
স্পার্ক (Spark): এটি দ্রুত ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। স্পার্ক

HDFS এর গঠন

HDFS একটি মাস্টার-স্লেভ আর্কিটেকচারে কাজ করে। এখানে একটি নেমনোড (NameNode) থাকে, যা ফাইল সিস্টেমের মেটাডেটা (যেমন ফাইলের নাম, লোকেশন, পারমিশন ইত্যাদি) পরিচালনা করে। এবং একাধিক ডেটা নোড (DataNode) থাকে, যেখানে প্রকৃত ডেটা সংরক্ষিত থাকে।

HDFS এর মূল উপাদান
উপাদান	কাজ	নেমনোড	ফাইল সিস্টেমের মেটাডেটা পরিচালনা করে	ডেটা নোড	ডেটা সংরক্ষণ করে এবং ক্লায়েন্টের অনুরোধে ডেটা সরবরাহ করে	সেকেন্ডারি নেমনোড	নেমনোডের ব্যাকআপ হিসেবে কাজ করে

ইয়্যার্ন এর গঠন

ইয়্যার্ন রিসোর্স ম্যানেজমেন্টের জন্য নিম্নলিখিত উপাদানগুলো ব্যবহার করে:

রিসোর্স ম্যানেজার (ResourceManager): এটি ক্লাস্টারের রিসোর্সগুলো পরিচালনা করে।
নোড ম্যানেজার (NodeManager): এটি প্রতিটি ডেটা নোডে রিসোর্সগুলোর ব্যবহার পর্যবেক্ষণ করে এবং রিসোর্স ম্যানেজারকে রিপোর্ট করে।
অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার (ApplicationMaster): এটি প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য রিসোর্স বরাদ্দ করে এবং টাস্কগুলো পরিচালনা করে।

হ্যাডুপ ইনস্টলেশন

হ্যাডুপ ইনস্টল করার জন্য প্রথমে আপনার সিস্টেমে জাভা ডেভেলপমেন্ট কিট (JDK) ইনস্টল করা থাকতে হবে। এরপর হ্যাডুপের অফিসিয়াল ওয়েবসাইট থেকে সর্বশেষ সংস্করণটি ডাউনলোড করে নিন।

ইনস্টলেশনের ধাপসমূহ:

1. হ্যাডুপ ফাইলগুলো একটি নির্দিষ্ট ডিরেক্টরিতে আনজিপ করুন। 2. $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml ফাইলটি কনফিগার করুন। এখানে আপনার HDFS এর নেমনোডের ঠিকানা উল্লেখ করতে হবে। 3. $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml ফাইলটি কনফিগার করুন। এখানে ডেটা নোডগুলোর অবস্থান এবং ডেটার রেপ্লিকেশন ফ্যাক্টর উল্লেখ করতে হবে। 4. $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml ফাইলটি কনফিগার করুন। এখানে ম্যাপReduce এর জন্য রিসোর্স ম্যানেজার এবং অ্যাপ্লিকেশন মাস্টারের ঠিকানা উল্লেখ করতে হবে। 5. $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml ফাইলটি কনফিগার করুন। এখানে ইয়্যার্নের বিভিন্ন প্যারামিটার কনফিগার করতে হবে। 6. ইনস্টলেশন সম্পন্ন হওয়ার পর, আপনি হ্যাডুপ ক্লাস্টার শুরু করতে পারবেন।

হ্যাডুপ কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (CLI)

হ্যাডুপের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য বিভিন্ন কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (CLI) রয়েছে। এর মধ্যে কিছু গুরুত্বপূর্ণ কমান্ড নিচে উল্লেখ করা হলো:

hdfs dfs -ls <path> : কোনো ডিরেক্টরির ফাইল এবং ডিরেক্টরিগুলো দেখার জন্য।
hdfs dfs -mkdir <path> : নতুন ডিরেক্টরি তৈরি করার জন্য।
hdfs dfs -put <local_file> <hdfs_path> : লোকাল ফাইল HDFS-এ আপলোড করার জন্য।
hdfs dfs -get <hdfs_path> <local_file> : HDFS থেকে লোকাল ফাইলে ফাইল ডাউনলোড করার জন্য।
hdfs dfs -rm <path> : ফাইল বা ডিরেক্টরি ডিলিট করার জন্য।
yarn application -list : চলমান অ্যাপ্লিকেশনগুলোর তালিকা দেখার জন্য।

ম্যাপReduce প্রোগ্রামিং

ম্যাপReduce হলো হ্যাডুপের ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিন। এটি দুটি প্রধান ফাংশন নিয়ে গঠিত:

ম্যাপ (Map): এই ফাংশনটি ইনপুট ডেটাকে কী-ভ্যালু পেয়ার আকারে প্রসেস করে।
রিডিউস (Reduce): এই ফাংশনটি ম্যাপ ফাংশনের আউটপুটকে একত্রিত করে চূড়ান্ত ফলাফল তৈরি করে।

ম্যাপReduce প্রোগ্রাম লেখার জন্য জাভা, পাইথন বা অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করা যেতে পারে।

হাইভ (Hive)

হাইভ হলো হ্যাডুপের উপর নির্মিত একটি ডেটা ওয়্যারহাউজিং সিস্টেম। এটি SQL-এর মতো কোয়েরি ভাষা ব্যবহার করে ডেটা বিশ্লেষণ করার সুবিধা দেয়। হাইভের মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা সহজেই বিশাল ডেটা সেট থেকে তথ্য বের করতে পারে। ডেটা ওয়্যারহাউজিং

পিগ (Pig)

পিগ হলো ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য একটি উচ্চ-স্তরের ভাষা। এটি ডেটা ফ্লো স্ক্রিপ্ট লেখার মাধ্যমে ডেটা প্রসেসিংয়ের কাজকে সহজ করে তোলে। পিগ স্ক্রিপ্টগুলো ম্যাপReduce জব হিসেবে হ্যাডুপ ক্লাস্টারে চালানো হয়। ডেটা ফ্লো

স্পার্ক (Spark)

স্পার্ক হলো একটি দ্রুত এবং শক্তিশালী ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিন। এটি ইন-মেমোরি ডেটা প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে হ্যাডুপের চেয়ে অনেক দ্রুত কাজ করতে পারে। স্পার্ক রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং এবং মেশিন লার্নিংয়ের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী। রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং

হ্যাডুপের ব্যবহার ক্ষেত্র

হ্যাডুপ বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, তার মধ্যে কিছু উল্লেখযোগ্য ক্ষেত্র হলো:

ওয়েব ইন্ডেক্সিং: গুগল এবং অন্যান্য সার্চ ইঞ্জিনগুলো তাদের ওয়েব ইন্ডেক্সিংয়ের জন্য হ্যাডুপ ব্যবহার করে।
লগ বিশ্লেষণ: বিভিন্ন ওয়েবসাইটের লগ ফাইল বিশ্লেষণ করার জন্য হ্যাডুপ ব্যবহার করা হয়।
সোশ্যাল মিডিয়া বিশ্লেষণ: ফেসবুক, টুইটারের মতো সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলো তাদের ডেটা বিশ্লেষণের জন্য হ্যাডুপ ব্যবহার করে।
ফাইন্যান্সিয়াল মডেলিং: আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলো তাদের ডেটা বিশ্লেষণের জন্য হ্যাডুপ ব্যবহার করে।
মেশিন লার্নিং: হ্যাডুপ মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম চালানোর জন্য একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে। মেশিন লার্নিং

হ্যাডুপের ভবিষ্যৎ

হ্যাডুপ বর্তমানে ডেটা প্রসেসিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এর ভবিষ্যৎ আরও উজ্জ্বল, কারণ এটি ক্রমাগত উন্নত হচ্ছে এবং নতুন নতুন প্রযুক্তি যুক্ত হচ্ছে। ক্লাউড কম্পিউটিং এবং বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্সের চাহিদা বৃদ্ধির সাথে সাথে হ্যাডুপের ব্যবহার আরও বাড়বে বলে আশা করা যায়।

অতিরিক্ত রিসোর্স

হ্যাডুপের অফিসিয়াল ওয়েবসাইট: [[1]]
হ্যাডুপ ডকুমেন্টেশন: [[2]]
হ্যাডুপ টিউটোরিয়াল: [[3]]

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ