YARN আর্কিটেকচার
YARN আর্কিটেকচার
YARN, যার পূর্ণরূপ Yet Another Resource Negotiator, অ্যাপাচি হ্যাডুপ ফ্রেমওয়ার্কের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এটি হ্যাডুপ ২-এর পর থেকে চালু হওয়া একটি রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম। YARN মূলত হ্যাডুপের প্রথম ভার্সনের সীমাবদ্ধতা দূর করে ক্লাস্টার রিসোর্স ব্যবস্থাপনাকে আরও কার্যকরী এবং নমনীয় করে তোলে। এই নিবন্ধে YARN আর্কিটেকচারের বিভিন্ন দিক, এর উপাদান এবং কর্মপদ্ধতি বিস্তারিতভাবে আলোচনা করা হলো।
YARN এর প্রেক্ষাপট
ঐতিহ্যবাহী হ্যাডুপ ১.০-এ, ম্যাপReduce একই সাথে রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট এবং ডেটা প্রসেসিংয়ের কাজ করত। এর ফলে ক্লাস্টারের রিসোর্স ব্যবহার অপটিমাইজ করা কঠিন ছিল এবং অন্যান্য প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্কের (যেমন স্পার্ক, ফ্লিঙ্ক) জন্য হ্যাডুপ ক্লাস্টার ব্যবহার করা সম্ভব ছিল না। YARN এই সমস্যা সমাধানের জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি রিসোর্স ম্যানেজমেন্টকে ডেটা প্রসেসিং থেকে আলাদা করে, যা বিভিন্ন ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিনকে একই ক্লাস্টারে একসাথে কাজ করার সুযোগ দেয়।
YARN আর্কিটেকচারের মূল উপাদান
YARN আর্কিটেকচার মূলত দুটি প্রধান অংশে বিভক্ত:
১. রিসোর্স ম্যানেজার (Resource Manager): এটি YARN ক্লাস্টারের মাস্টার নোড হিসেবে কাজ করে। রিসোর্স ম্যানেজারের প্রধান কাজ হলো ক্লাস্টারের রিসোর্স (যেমন: CPU, মেমরি) পরিচালনা করা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য রিসোর্স বরাদ্দ করা।
২. নোড ম্যানেজার (Node Manager): এটি প্রতিটি ডেটা নোডে চলে এবং রিসোর্স ম্যানেজার কর্তৃক বরাদ্দকৃত রিসোর্সগুলো পরিচালনা করে। নোড ম্যানেজার কন্টেইনারগুলো চালু এবং পর্যবেক্ষণ করে।
এছাড়াও YARN এর আরও কিছু গুরুত্বপূর্ণ উপাদান রয়েছে:
- অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার (Application Master): প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার থাকে। এটি অ্যাপ্লিকেশনের রিসোর্স চাহিদা রিসোর্স ম্যানেজারের কাছে জানায় এবং রিসোর্স পেলে নোড ম্যানেজারদের কন্টেইনার চালু করতে নির্দেশ দেয়।
- কন্টেইনার (Container): এটি রিসোর্স ব্যবস্থাপনার মৌলিক একক। কন্টেইনারের মধ্যে অ্যাপ্লিকেশন কোড রান করে। প্রতিটি কন্টেইনার নির্দিষ্ট পরিমাণ CPU, মেমরি এবং অন্যান্য রিসোর্স ব্যবহার করতে পারে।
YARN এর কর্মপদ্ধতি
YARN এর কর্মপদ্ধতি কয়েকটি ধাপে সম্পন্ন হয়:
১. অ্যাপ্লিকেশন সাবমিশন: ব্যবহারকারী YARN ক্লাস্টারে একটি অ্যাপ্লিকেশন জমা দেয়। এই সময় অ্যাপ্লিকেশনটি একটি অ্যাপ্লিকেশন মাস্টারকে অনুরোধ করে রিসোর্স পাওয়ার জন্য।
২. রিসোর্স নেগোসিয়েশন: অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার রিসোর্স ম্যানেজারের কাছে রিসোর্স-এর জন্য অনুরোধ পাঠায়। রিসোর্স ম্যানেজার ক্লাস্টারের উপলব্ধ রিসোর্স অনুযায়ী অ্যাপ্লিকেশন মাস্টারকে রিসোর্স বরাদ্দ করে।
৩. কন্টেইনার তৈরি: রিসোর্স পাওয়ার পর অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার নোড ম্যানেজারদের কন্টেইনার তৈরি করতে নির্দেশ দেয়। নোড ম্যানেজাররা তাদের স্থানীয় রিসোর্স ব্যবহার করে কন্টেইনার তৈরি করে।
৪. টাস্ক এক্সিকিউশন: অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার কন্টেইনারগুলোর মধ্যে অ্যাপ্লিকেশন টাস্কগুলো বিতরণ করে এবং সেগুলোর কার্যক্রম পর্যবেক্ষণ করে।
৫. রিসোর্স রিলিজ: টাস্ক সম্পন্ন হওয়ার পর কন্টেইনারগুলো রিসোর্স মুক্ত করে দেয়, যা পরবর্তীতে অন্য অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করতে পারে।
রিসোর্স ম্যানেজারের কার্যাবলী
রিসোর্স ম্যানেজার YARN ক্লাস্টারের কেন্দ্রবিন্দু। এর প্রধান কার্যাবলী হলো:
- রিসোর্স ট্র্যাকিং: ক্লাস্টারের সমস্ত রিসোর্স (CPU, মেমরি, ডিস্ক, নেটওয়ার্ক) ট্র্যাক করা।
- রিসোর্স বরাদ্দ: অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য রিসোর্স বরাদ্দ করা এবং কন্টেইনার তৈরি করা।
- অ্যাপ্লিকেশন ম্যানেজমেন্ট: অ্যাপ্লিকেশন মাস্টারদের পরিচালনা করা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলোর স্টেট (state) পর্যবেক্ষণ করা।
- নিরাপত্তা নিশ্চিত করা: ক্লাস্টারের নিরাপত্তা নিশ্চিত করা এবং অ্যাক্সেস কন্ট্রোল (access control) পরিচালনা করা।
রিসোর্স ম্যানেজার দুটি কম্পোনেন্ট নিয়ে গঠিত:
- Scheduler:* এটি রিসোর্স বরাদ্দের নীতি নির্ধারণ করে। বিভিন্ন ধরনের শিডিউলার (যেমন: FIFO, Capacity, Fair) ব্যবহার করা যেতে পারে।
- Applications Manager:* এটি অ্যাপ্লিকেশন মাস্টারদের গ্রহণ ও নিরীক্ষণ করে।
নোড ম্যানেজারের কার্যাবলী
নোড ম্যানেজার প্রতিটি ডেটা নোডে অবস্থিত এবং নিম্নলিখিত কাজগুলো করে:
- কন্টেইনার ম্যানেজমেন্ট: কন্টেইনার তৈরি, চালু, এবং বন্ধ করা।
- রিসোর্স মনিটরিং: নোডের রিসোর্স ব্যবহার পর্যবেক্ষণ করা এবং রিসোর্স ম্যানেজারকে তথ্য পাঠানো।
- টাস্ক মনিটরিং: কন্টেইনারের মধ্যে চলমান টাস্কগুলোর কার্যক্রম পর্যবেক্ষণ করা।
- লগ ম্যানেজমেন্ট: অ্যাপ্লিকেশন লগ সংগ্রহ এবং সংরক্ষণ করা।
অ্যাপ্লিকেশন মাস্টারের ভূমিকা
অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কাজ করে। এর প্রধান কাজগুলো হলো:
- রিসোর্স অনুরোধ: রিসোর্স ম্যানেজারের কাছে রিসোর্স-এর জন্য অনুরোধ পাঠানো।
- টাস্ক ডিস্ট্রিবিউশন: কন্টেইনারগুলোর মধ্যে অ্যাপ্লিকেশন টাস্ক বিতরণ করা।
- টাস্ক মনিটরিং: টাস্কগুলোর কার্যক্রম পর্যবেক্ষণ করা এবং ব্যর্থ হওয়া টাস্কগুলো পুনরায় চালু করা।
- ডেটা ম্যানেজমেন্ট: অ্যাপ্লিকেশনের ডেটা ম্যানেজমেন্ট করা।
YARN এর সুবিধা
YARN ব্যবহারের কিছু উল্লেখযোগ্য সুবিধা হলো:
- রিসোর্স অপটিমাইজেশন: YARN ক্লাস্টারের রিসোর্স ব্যবহারকে অপটিমাইজ করে, যা কর্মক্ষমতা বাড়াতে সাহায্য করে।
- নমনীয়তা: YARN বিভিন্ন ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিনকে (যেমন: MapReduce, Spark, Flink) একই ক্লাস্টারে একসাথে কাজ করার সুযোগ দেয়।
- স্কেলেবিলিটি: YARN সহজেই বড় আকারের ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য স্কেল করা যায়।
- কস্ট ইফেক্টিভ: রিসোর্স অপটিমাইজেশনের মাধ্যমে YARN খরচ কমাতে সাহায্য করে।
- মাল্টি-টেনেন্সি: একাধিক ব্যবহারকারী একই সাথে YARN ক্লাস্টার ব্যবহার করতে পারে।
YARN এর অসুবিধা
কিছু অসুবিধা বিদ্যমান থাকলেও YARN বর্তমানে বহুল ব্যবহৃত একটি প্ল্যাটফর্ম:
- জটিলতা: YARN আর্কিটেকচার বেশ জটিল, যা বোঝা এবং কনফিগার করা কঠিন হতে পারে।
- কনফিগারেশন: YARN ক্লাস্টার কনফিগারেশন সময়সাপেক্ষ এবং ত্রুটিপূর্ণ হতে পারে।
- পর্যবেক্ষণ: YARN ক্লাস্টার পর্যবেক্ষণ এবং সমস্যা সমাধান করা কঠিন হতে পারে।
YARN এবং অন্যান্য রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমের মধ্যে তুলনা
YARN এর পাশাপাশি আরও কিছু রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম রয়েছে, যেমন:
- মেসোস (Mesos): এটি একটি ক্লাস্টার ম্যানেজার, যা YARN এর মতো রিসোর্স ম্যানেজমেন্টের সুবিধা দেয়। তবে, মেসোস YARN এর চেয়ে বেশি নমনীয় এবং বিভিন্ন ধরনের ওয়ার্কলোড (workload) সমর্থন করে।
- কুবারনেটিস (Kubernetes): এটি কন্টেইনার অর্কেস্ট্রেশন (container orchestration) এর জন্য বহুল ব্যবহৃত একটি প্ল্যাটফর্ম। কুবারনেটিস YARN এর চেয়ে বেশি অ্যাপ্লিকেশন-কেন্দ্রিক এবং মাইক্রোসার্ভিসেস (microservices) এর জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত।
| Features | Advantages | Disadvantages | | ||
| Resource management, scalability, multi-tenancy | Optimized resource utilization, supports multiple processing engines | Complex architecture, configuration can be challenging | | Cluster management, flexibility, scalability | Highly flexible, supports diverse workloads | Steeper learning curve, less mature ecosystem | | Container orchestration, scalability, automation | Application-centric, ideal for microservices, automated deployment | Requires containerization, can be complex to manage | |
YARN এর ভবিষ্যৎ
YARN ভবিষ্যতে আরও উন্নত এবং কার্যকরী হয়ে উঠবে বলে আশা করা যায়। কিছু সম্ভাব্য উন্নয়ন হলো:
- আরও উন্নত শিডিউলিং অ্যালগরিদম: রিসোর্স বরাদ্দের জন্য আরও উন্নত অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে, যা কর্মক্ষমতা বাড়াতে সাহায্য করবে।
- ক্লাস্টার অটোস্কেলিং: YARN ক্লাস্টারকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কেল করার ক্ষমতা যুক্ত করা হবে, যা চাহিদার ওপর ভিত্তি করে রিসোর্স যোগ বা কমাতে পারবে।
- উন্নত পর্যবেক্ষণ এবং সমস্যা সমাধান: YARN ক্লাস্টার পর্যবেক্ষণ এবং সমস্যা সমাধানের জন্য আরও উন্নত টুলস এবং টেকনিক ব্যবহার করা হবে।
- নিরাপত্তা বৃদ্ধি: YARN ক্লাস্টারের নিরাপত্তা আরও জোরদার করা হবে, যাতে ডেটা এবং অ্যাপ্লিকেশন সুরক্ষিত থাকে।
উপসংহার
YARN একটি শক্তিশালী এবং নমনীয় রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, যা বিগ ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য অপরিহার্য। এটি হ্যাডুপ ইকোসিস্টেমের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ এবং বিভিন্ন ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিনকে একই ক্লাস্টারে একসাথে কাজ করার সুযোগ দেয়। YARN এর মাধ্যমে রিসোর্স অপটিমাইজেশন, স্কেলেবিলিটি এবং কস্ট ইফেক্টিভনেস অর্জন করা সম্ভব।
এই নিবন্ধটি YARN আর্কিটেকচারের একটি বিস্তারিত চিত্র প্রদান করে। আশা করা যায়, এটি YARN সম্পর্কে আপনার ধারণা স্পষ্ট করতে সাহায্য করবে।
ডেটা প্রসেসিং হ্যাডুপ ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম ম্যাপReduce স্পার্ক ফ্লিঙ্ক রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট কন্টেইনারাইজেশন ক্লাস্টার কম্পিউটিং বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্স ডাটা ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট সিস্টেম অ্যাডমিনিস্ট্রেশন নেটওয়ার্কিং ক্লাউড কম্পিউটিং ভার্চুয়ালাইজেশন ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিকিউরিটি স্কেলেবিলিটি পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন শিডিউলিং অ্যালগরিদম কন্টেইনার অর্কেস্ট্রেশন
Category:YARN
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
