YARN explained

YARN Explained

YARN, যার পুরো নাম Yet Another Resource Negotiator, হল Apache Hadoop-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এটি Hadoop 2 থেকে রিসোর্স ম্যানেজমেন্টের জন্য ব্যবহৃত হয়। YARN মূলত MapReduce-এর সীমাবদ্ধতা দূর করে Hadoop ইকোসিস্টেমকে আরও নমনীয় এবং কার্যকরী করে তোলে। এই নিবন্ধে, YARN-এর গঠন, কার্যকারিতা, উপাদান এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয় নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।

YARN-এর প্রেক্ষাপট

Hadoop 1.0-এ, MapReduce ফ্রেমওয়ার্ক একই সাথে রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট ও ডেটা প্রসেসিংয়ের কাজ করত। এর ফলে কিছু সমস্যা দেখা দিত, যেমন -

• সীমিত নমনীয়তা: শুধুমাত্র MapReduce জব চালানো যেত।
• রিসোর্সের অপচয়: জব শেষ হওয়ার পরেও রিসোর্স অব্যবহৃত থাকত।
• জটিলতা: নতুন অ্যাপ্লিকেশন যোগ করা কঠিন ছিল।

YARN এই সমস্যাগুলো সমাধান করে Hadoop-কে আরও শক্তিশালী এবং ব্যবহার উপযোগী করে তোলে।

YARN-এর মূল ধারণা

YARN-এর মূল ধারণা হল রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট এবং জব শিডিউলিংয়ের কাজকে আলাদা করা। এটি দুটি প্রধান অংশে বিভক্ত:

• রিসোর্স ম্যানেজার (Resource Manager): এটি পুরো ক্লাস্টারের রিসোর্স ম্যানেজ করে। কোন অ্যাপ্লিকেশন কত রিসোর্স পাবে, তা নির্ধারণ করে।
• নোড ম্যানেজার (Node Manager): এটি প্রতিটি ডেটা নোডের রিসোর্স ম্যানেজ করে এবং রিসোর্স ম্যানেজারের নির্দেশ অনুযায়ী কাজ করে।

এই দুটি অংশের সমন্বয়ে YARN একটি শক্তিশালী রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম তৈরি করে।

YARN-এর উপাদানসমূহ

YARN-এর প্রধান উপাদানগুলো হলো:

• রিসোর্স ম্যানেজার (Resource Manager): এটি YARN ক্লাস্টারের মস্তিষ্কস্বরূপ। এর প্রধান কাজগুলো হলো:

   * রিসোর্স অ্যাল allocation: অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য রিসোর্স বরাদ্দ করা।
   * শিডিউলিং: অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জব শিডিউল করা।
   * মনিটরিং: ক্লাস্টারের রিসোর্স ব্যবহার পর্যবেক্ষণ করা।

• নোড ম্যানেজার (Node Manager): এটি প্রতিটি ডেটা নোডে চলে। এর প্রধান কাজগুলো হলো:

   * রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট: নোডের রিসোর্স (CPU, মেমরি, ডিস্ক, নেটওয়ার্ক) ম্যানেজ করা।
   * জব মনিটরিং: নোডে চলমান জবগুলোর অবস্থা পর্যবেক্ষণ করা।
   * কমিউনিকেশন: রিসোর্স ম্যানেজারের সাথে যোগাযোগ রাখা।

• অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার (Application Master): প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার থাকে। এর প্রধান কাজগুলো হলো:

   * রিসোর্স নেগোসিয়েশন: রিসোর্স ম্যানেজারের কাছ থেকে রিসোর্স চাওয়া।
   * জব শিডিউলিং: অ্যাপ্লিকেশনটির জবগুলো নোড ম্যানেজারে পাঠানো।
   * মনিটরিং: অ্যাপ্লিকেশনের জবগুলোর অবস্থা পর্যবেক্ষণ করা।

• কন্টেইনার (Container): এটি রিসোর্সের একটি প্যাকেজ। এর মধ্যে CPU, মেমরি, ডিস্ক এবং নেটওয়ার্ক রিসোর্স অন্তর্ভুক্ত থাকে। অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার কন্টেইনারের মধ্যে জব চালায়।

YARN এর উপাদানসমূহ

উপাদান

কাজ

রিসোর্স ম্যানেজার

ক্লাস্টার রিসোর্স ম্যানেজ করে, অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য রিসোর্স বরাদ্দ করে এবং জব শিডিউল করে।

নোড ম্যানেজার

প্রতিটি ডেটা নোডের রিসোর্স ম্যানেজ করে এবং রিসোর্স ম্যানেজারের নির্দেশ অনুযায়ী কাজ করে।

অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার

অ্যাপ্লিকেশনের জন্য রিসোর্স নেগোসিয়েট করে, জব শিডিউল করে এবং জবগুলোর অবস্থা পর্যবেক্ষণ করে।

কন্টেইনার

রিসোর্সের একটি প্যাকেজ, যার মধ্যে CPU, মেমরি, ডিস্ক এবং নেটওয়ার্ক রিসোর্স অন্তর্ভুক্ত থাকে।

YARN-এর কার্যকারিতা

YARN কিভাবে কাজ করে, তা কয়েকটি ধাপে আলোচনা করা হলো:

১. অ্যাপ্লিকেশন সাবমিশন: ব্যবহারকারী একটি অ্যাপ্লিকেশন সাবমিট করে। ২. অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার শুরু: রিসোর্স ম্যানেজার একটি অ্যাপ্লিকেশন মাস্টারের জন্য কন্টেইনার বরাদ্দ করে এবং অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার শুরু হয়। ৩. রিসোর্স নেগোসিয়েশন: অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার রিসোর্স ম্যানেজারের কাছে রিসোর্সের জন্য অনুরোধ পাঠায়। ৪. রিসোর্স বরাদ্দ: রিসোর্স ম্যানেজার নোড ম্যানেজারদের কাছ থেকে রিসোর্স সংগ্রহ করে এবং অ্যাপ্লিকেশন মাস্টারকে বরাদ্দ করে। ৫. জব শিডিউলিং: অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার কন্টেইনারগুলোতে জবগুলো শিডিউল করে। ৬. জব এক্সিকিউশন: নোড ম্যানেজার কন্টেইনারগুলোতে জবগুলো চালায়। ৭. মনিটরিং: রিসোর্স ম্যানেজার এবং অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার জবগুলোর অবস্থা পর্যবেক্ষণ করে। ৮. অ্যাপ্লিকেশন সমাপ্তি: জব শেষ হলে, অ্যাপ্লিকেশন মাস্টার রিসোর্সগুলো রিসোর্স ম্যানেজারের কাছে ফেরত পাঠায়।

YARN-এর সুবিধা

YARN ব্যবহারের কিছু গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা হলো:

• উন্নত নমনীয়তা: YARN বিভিন্ন ধরনের অ্যাপ্লিকেশন (যেমন - MapReduce, Spark, Tez) সাপোর্ট করে।
• রিসোর্সের সঠিক ব্যবহার: YARN ডাইনামিক রিসোর্স অ্যালোকেশন সমর্থন করে, যা রিসোর্সের অপচয় কমায়।
• স্কেলেবিলিটি: YARN সহজেই বড় ক্লাস্টারে স্কেল করা যায়।
• মাল্টি-টেনেন্সি: YARN একই সাথে একাধিক অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারে।
• উন্নত নিরাপত্তা: YARN-এ উন্নত নিরাপত্তা ব্যবস্থা রয়েছে।

YARN এবং MapReduce

YARN-এর আগমনের সাথে সাথে MapReduce-এর কার্যকারিতা আরও উন্নত হয়েছে। YARN-এর মাধ্যমে MapReduce জবগুলো আরও দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে চালানো যায়। YARN, MapReduce-কে একটি অ্যাপ্লিকেশন হিসেবে গণ্য করে এবং রিসোর্স ম্যানেজমেন্টের সুবিধা প্রদান করে।

YARN এবং অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্ক

YARN শুধু MapReduce নয়, অন্যান্য অনেক ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথেও কাজ করতে পারে। এর মধ্যে উল্লেখযোগ্য কয়েকটি হলো:

• Apache Spark: একটি দ্রুত এবং শক্তিশালী ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিন। Apache Spark
• Apache Tez: একটি ডিরেক্টেড অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ (DAG) ভিত্তিক ডেটা প্রসেসিং ইঞ্জিন। Apache Tez
• Apache Flink: একটি স্ট্রিম প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক। Apache Flink

YARN-এর শিডিউলার

YARN-এ বিভিন্ন ধরনের শিডিউলার ব্যবহার করা যায়, যা অ্যাপ্লিকেশনগুলোর রিসোর্স অ্যালোকেশনে ভিন্নতা আনে। কিছু জনপ্রিয় শিডিউলার হলো:

• FIFO Scheduler: এটি প্রথম আসা প্রথম পাওয়া (First-In, First-Out) ভিত্তিতে রিসোর্স বরাদ্দ করে।
• Capacity Scheduler: এটি ক্লাস্টারের রিসোর্সকে বিভিন্ন কিউতে ভাগ করে এবং প্রতিটি কিউকে একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ রিসোর্স বরাদ্দ করে। Capacity Scheduler
• Fair Scheduler: এটি প্রতিটি ব্যবহারকারী বা গ্রুপের জন্য সমান রিসোর্স নিশ্চিত করে। Fair Scheduler

YARN-এর ভবিষ্যৎ

YARN বর্তমানে ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য একটি অপরিহার্য প্ল্যাটফর্ম। এর ভবিষ্যৎ আরও উজ্জ্বল, কারণ এটি ক্রমাগত উন্নত হচ্ছে এবং নতুন নতুন ফ্রেমওয়ার্কের সাথে ইন্টিগ্রেট হচ্ছে। YARN-এর ভবিষ্যৎ উন্নয়নের মধ্যে অন্যতম হলো কন্টেইনারাইজেশন এবং সার্ভারলেস কম্পিউটিংয়ের সমর্থন বৃদ্ধি করা।

YARN-এর সমস্যা ও সমাধান

YARN ব্যবহারের কিছু সমস্যাও রয়েছে, যেমন -

• কনফিগারেশন জটিলতা: YARN কনফিগার করা কঠিন হতে পারে।
• রিসোর্স কনফ্লিক্ট: একাধিক অ্যাপ্লিকেশন একই রিসোর্সের জন্য প্রতিযোগিতা করতে পারে।
• মনিটরিংয়ের অসুবিধা: YARN ক্লাস্টার মনিটর করা কঠিন হতে পারে।

এই সমস্যাগুলো সমাধানের জন্য বিভিন্ন টুলস এবং টেকনিক ব্যবহার করা হয়। যেমন - Apache Ambari, Cloudera Manager ইত্যাদি।

টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ

YARN-এর কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণের জন্য কিছু গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিকস হলো:

• CPU ব্যবহার: প্রতিটি নোডের CPU ব্যবহারের হার।
• মেমরি ব্যবহার: প্রতিটি নোডের মেমরি ব্যবহারের হার।
• ডিস্ক I/O: ডিস্কের ইনপুট/আউটপুট অপেরেশন।
• নেটওয়ার্ক I/O: নেটওয়ার্কের ইনপুট/আউটপুট অপেরেশন।
• জব সম্পন্ন হওয়ার সময়: প্রতিটি জবের সম্পন্ন হওয়ার সময়কাল।

এই মেট্রিকসগুলো বিশ্লেষণ করে YARN ক্লাস্টারের কর্মক্ষমতা অপটিমাইজ করা যায়।

ভলিউম বিশ্লেষণ

YARN-এর ভলিউম বিশ্লেষণ করার জন্য বিভিন্ন লগ ফাইল এবং মনিটরিং টুলস ব্যবহার করা হয়। এই বিশ্লেষণের মাধ্যমে ক্লাস্টারের রিসোর্স ব্যবহার, জবের অবস্থা এবং সম্ভাব্য সমস্যাগুলো চিহ্নিত করা যায়।

উপসংহার

YARN হল Apache Hadoop-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা রিসোর্স ম্যানেজমেন্ট এবং জব শিডিউলিংয়ের কাজকে সহজ করে তোলে। এর নমনীয়তা, স্কেলেবিলিটি এবং মাল্টি-টেনেন্সি বৈশিষ্ট্য এটিকে ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য একটি আদর্শ প্ল্যাটফর্ম হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করেছে। YARN-এর সঠিক ব্যবহার এবং নিয়মিত পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে Hadoop ক্লাস্টারের কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করা সম্ভব।

Hadoop MapReduce Data processing Big data Resource management Cluster computing Apache Spark Apache Tez Apache Flink Capacity Scheduler Fair Scheduler Hadoop Distributed File System (HDFS) Data locality Job tracking Task scheduling Containerization Serverless computing Apache Ambari Cloudera Manager CPU utilization Memory utilization Disk I/O Network I/O Log analysis Monitoring tools

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