সূত্র: অ্যাগ্রাড্রু / ড্রিমসটাইম ডটকম
ছাড়াইয়া লত্তয়া:
হ্যাডোপ অ্যানালিটিক্সের জন্য ডেটা প্রক্রিয়াজাতকরণের জন্য উত্স-অজানস্টিক পদ্ধতিগুলি আদর্শ।
হাদুপে ডেটা সোর্স কম্বিং একটি জটিল ব্যবসা। এর কয়েকটি কারণের মধ্যে রয়েছে:
- কাস্টম, উত্স-নির্দিষ্ট স্ক্রিপ্টগুলি যা ডেটা উত্সগুলিকে একত্রিত করে তা সমস্যাযুক্ত।
- ডেটা ইন্টিগ্রেশন বা ডেটা সায়েন্স টুলস ব্যবহার করা অনেক বেশি অনিশ্চয়তার পরিচয় দেয়।
- বাহ্যিক উত্স থেকে ডেটা যুক্ত করা অসম্ভবের পরে।
আজ, আমি আলোচনা করতে যাচ্ছি যে সোডো-অজোনস্টিক প্রযুক্তির মাধ্যমে হ্যাডোপ বিশ্লেষণগুলি কীভাবে বাড়ানো হয়েছে যা অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক ডেটা উত্সগুলিকে একত্রিত করা সহজ করে। সোর্স-অজোনস্টিক পদ্ধতিগুলি কীভাবে কাজ করে তা বর্ণনা করার পাশাপাশি, হ্যাডোপ অ্যানালিটিকাগুলি কেন অন্তর্নিহিত বুদ্ধি এবং জ্ঞান স্থানান্তর ক্ষমতা, সম্পর্ক এবং ডেটা বৈশিষ্ট্যগুলির একটি বোধগম্যতা এবং একটি স্কেলযোগ্য এবং উচ্চ-পারফরম্যান্স আর্কিটেকচারের প্রয়োজন তাও অন্তর্ভুক্ত করব।
- উত্স-অজ্ঞেয় পদ্ধতি একটি নমনীয়, সত্তা রেজোলিউশন মডেল অন্তর্ভুক্ত করুন যা পরিসংখ্যানগতভাবে সাউন্ড, পুনরাবৃত্তযোগ্য ডেটা বিজ্ঞান প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করে নতুন ডেটা উত্সগুলিকে যুক্ত করার অনুমতি দেয়। এই প্রক্রিয়াগুলি ডেটা থেকে জ্ঞান সংগ্রহের জন্য অ্যালগরিদমগুলিকে উত্তোলন করে এবং সর্বোত্তম সংহতকরণ পদ্ধতির জন্য এটি নির্ধারণ করে, বিশ্লেষণ করে।
আসল উত্স রেকর্ডগুলি কতটা খণ্ডিত বা অসম্পূর্ণ তা বিবেচনা না করেই হ্যাডোপ অ্যানালিটিক্স প্রযুক্তিগুলি সোর্স অজোনস্টিক হওয়া উচিত এবং উত্সের ডেটা পরিবর্তন বা হেরফের না করে ডেটা সংহত করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই প্রযুক্তিগুলির মধ্যে ডেটা বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে সত্তা সূচকগুলিও তৈরি করা উচিত এবং ব্যক্তি এবং কীভাবে তারা বিশ্বে বিদ্যমান সেগুলি সম্পর্কে গুণাবলী। এটি সম্পাদন করতে তাদের অবশ্যই ডেটা সামগ্রী, কন, কাঠামো এবং উপাদানগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত কী তা বুঝতে হবে। - অন্তর্নির্মিত ডেটা বিজ্ঞান এবং ডেটা ইন্টিগ্রেশন দক্ষতা নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতার একটি উচ্চ ডিগ্রির সাথে ডেটাটি বিশুদ্ধ, মানীকৃত এবং সম্পর্কিত হতে দেয়। ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জাম এবং প্রতিবেদনগুলি বিশ্লেষকদের ডেটা মূল্যায়ণ এবং শিখতে সহায়তা করে এবং প্রক্রিয়াটির মধ্যে বিভিন্ন পদক্ষেপ থেকে প্রাপ্ত জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে সিস্টেম টিউনিং সম্পাদন করে।
- সম্পর্ক বোঝা সত্তা মধ্যে আরও সত্তা রেজোলিউশন প্রক্রিয়া ফলাফল। যেহেতু রিয়েল-ওয়ার্ল্ড সত্ত্বা কেবল তাদের গুণাবলীর যোগফল নয়, তবে তাদের সংযোগগুলি, সম্পর্কের জ্ঞানটি যখন রেকর্ড একই হয় তখন সনাক্ত করতে ব্যবহার করা উচিত। এটি কোণার কেসগুলি এবং বড় ডেটা পরিচালনা করার জন্য বিশেষত গুরুত্বপূর্ণ।
- ডেটা বৈশিষ্ট্য ডেটা উত্সগুলির মধ্যে তথ্যের জন্য সনাক্তকরণ এবং সরবরাহের মাধ্যমে বিশ্লেষণ, রেজোলিউশন এবং ডেটার লিঙ্কিংয়ের উন্নতি করে। এটি কাঠামোগত তথ্যের কলামগুলির মধ্যে সামগ্রী, ঘনত্ব এবং ডেটা বিতরণকে বৈধতা দিতে সহায়তা করতে পারে। কাঠামোগত উত্সের সাথে সম্পর্কের জন্য কাঠামোগত ও অর্ধ-কাঠামোগত উত্সগুলি থেকে গুরুত্বপূর্ণ সত্তা সম্পর্কিত ডেটা (নাম, ঠিকানা, জন্ম তারিখ, ইত্যাদি) সনাক্ত এবং নিষ্কাশন করতে ডেটা বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
- স্কেলেবল, সমান্তরাল স্থাপত্য শত শত কাঠামোগত, আধা-কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা উত্স এবং কয়েক মিলিয়ন বিলিয়ন রেকর্ডকে সমর্থন করার পরেও দ্রুত বিশ্লেষণ সম্পাদন করে।
হ্যাডোপ বিশ্ব বিশ্লেষণ সম্পাদন করার পদ্ধতিটি পরিবর্তন করছে। হ্যাডোপ ইকোসিস্টেমগুলিতে যখন নতুন উত্স-অজোনস্টিক বিশ্লেষণ যুক্ত করা হয়, তখন সংস্থাগুলি অনেকগুলি অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক ডেটা উত্সগুলিতে ডটগুলি সংযুক্ত করতে পারে এবং অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে যা আগে সম্ভব ছিল না।
এই নিবন্ধটি মূলত নভেটা ডটকম এ পোস্ট করা হয়েছিল। অনুমতি নিয়ে এটি এখানে রিড করা হয়েছে। নভটটা সমস্ত কপিরাইট ধরে রাখে।