light mode
night mode
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi)
Apache NiFi এর পরিচিতি Apache NiFi কি? Dataflow Management এর ধারণা Apache NiFi এর বৈশিষ্ট্য এবং প্রয়োজনীয়তা Real-time Data Integration এর ক্ষেত্রে NiFi এর ভূমিকা Apache NiFi ইন্সটলেশন এবং সেটআপ NiFi ডাউনলোড এবং ইন্সটলেশন (Windows, Linux, macOS) Docker এর মাধ্যমে NiFi ইন্সটলেশন NiFi Cluster ইন্সটলেশন এবং কনফিগারেশন NiFi Web UI এবং User Interface এর সাথে পরিচিতি NiFi এর বেসিক কনসেপ্ট FlowFile, Processor, এবং Process Group এর ধারণা Data Provenance এবং Lineage NiFi Architecture এবং Components NiFi Flow Lifecycle (Input, Transformation, Output) Processors এর ভূমিকা এবং ব্যবহার Processors কি এবং কিভাবে কাজ করে Built-in Processors এর তালিকা (GetFile, PutFile, LogAttribute ইত্যাদি) Custom Processor তৈরি করা Processor Scheduling এবং Execution Control Apache NiFi এর মাধ্যমে ডেটা Ingest করা File System থেকে ডেটা সংগ্রহ করা (GetFile, ListFile) Database থেকে ডেটা সংগ্রহ (QueryDatabaseTable, ExecuteSQL) REST API এবং Web Services এর মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ করা Real-time Streaming Data সংগ্রহ (Kafka, MQTT) Data Transformation এবং Routing Content-based Routing (RouteOnAttribute, RouteOnContent) Data Filtering এবং Split/Join Processors Data Enrichment এবং Lookup Processors Data Format Transformation (JSON, XML, CSV) NiFi FlowFile Attributes এবং Content Management FlowFile Attributes এর ধারণা Attribute Modification Processors (UpdateAttribute, ReplaceText) FlowFile Content হ্যান্ডলিং Content-based Routing এবং Filtering NiFi এর মাধ্যমে ডেটা রাইট করা (Output) Local File System এ ডেটা সংরক্ষণ (PutFile, PutHDFS) Cloud Storage (Amazon S3, Google Cloud) এ ডেটা পাঠানো Relational Database এ ডেটা সংরক্ষণ (PutDatabaseRecord, PutSQL) Message Queues (Kafka, JMS, RabbitMQ) এ ডেটা পাঠানো NiFi Flow Management এবং Monitoring NiFi Controller Services ব্যবস্থাপনা NiFi Variables এবং Parameter Context ব্যবহার Flow Monitoring এবং Provenance Tracking Error Handling এবং Data Replay NiFi Cluster এবং High Availability NiFi Cluster Architecture এবং কাজের ধরন NiFi Cluster Setup এবং Configuration Data Partitioning এবং Load Balancing NiFi Cluster এ Data Replication এবং Failover NiFi Performance Optimization NiFi Performance Tuning (Memory, Disk, Network Optimization) Processor Scheduling এবং Back Pressure ব্যবস্থাপনা Flow File Size এবং Queue Management Load Testing এবং Performance Monitoring NiFi Security এবং Access Control NiFi Security Features (SSL, TLS, HTTPS) User Authentication এবং Authorization কনফিগার করা NiFi এর সঙ্গে LDAP এবং Kerberos Integration Secure Data Transfer এবং Encrypted Content NiFi API এবং Automation NiFi REST API এর মাধ্যমে Automation NiFi CLI ব্যবহার করে Automation এবং Workflow Management API এর মাধ্যমে Process Group এবং Processors পরিচালনা Automated Deployment এবং Continuous Integration Data Provenance এবং Lineage Tracking Data Provenance কি এবং কেন দরকার? Data Provenance Event Tracking Provenance Visualization এবং Data Lineage Tracking Data Provenance Query ব্যবহার NiFi Templates এবং Reusability NiFi Templates তৈরি এবং সংরক্ষণ Templates Import এবং Export করা Reusable Process Groups তৈরি করা Parameter Context এবং Dynamic Flow Creation NiFi Registry এবং Version Control NiFi Registry এর ভূমিকা NiFi Workflow এর Version Control এবং Deployment Workflow History এবং Rollback Features Continuous Integration এবং Continuous Deployment (CI/CD) Advanced Dataflow Techniques Complex Data Routing এবং Aggregation Dynamic Property এবং Parameter ব্যবহার Load Distribution এবং Dynamic Process Management Dataflow Parallelism এবং Asynchronous Processing Custom Processor Development Custom Processor কি এবং কেন দরকার? Custom Processor Development (Java) NiFi Extension API এবং Custom Processor Integration Custom Processors এর জন্য Best Practices NiFi এর সঙ্গে অন্যান্য টুল ইন্টিগ্রেশন Apache Kafka এবং NiFi Integration Apache Hive, HBase এর সঙ্গে NiFi ইন্টিগ্রেশন NiFi এর সঙ্গে Hadoop এবং Spark Integration NiFi এবং ELK Stack Integration (Elasticsearch, Logstash, Kibana) NiFi Best Practices এবং Troubleshooting NiFi Flow Design এর Best Practices Common Pitfalls এবং এড়ানোর উপায় NiFi Error Handling এবং Debugging Techniques NiFi Logs এবং Diagnostic Tools ব্যবহার Apache NiFi এর ভবিষ্যৎ এবং অন্যান্য টুলের সাথে তুলনা Apache NiFi এর ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা এবং আপডেট Apache NiFi এবং Apache Kafka এর মধ্যে পার্থক্য Apache NiFi এর বিকল্প (StreamSets, Flume) NiFi এবং অন্য Dataflow Management টুলের তুলনা

Local File System এ ডেটা সংরক্ষণ (PutFile, PutHDFS)

Java Technologies - অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) NiFi এর মাধ্যমে ডেটা রাইট করা (Output) |
170
170

অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি ডেটা ফ্লো ম্যানেজমেন্ট টুল যা ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া এবং স্থানান্তর করতে সহায়ক। নিফাই ব্যবহারকারীদের ডেটা স্থানান্তর ও সংরক্ষণের জন্য শক্তিশালী প্রোসেসরের সুবিধা প্রদান করে। এই প্রোসেসরগুলোর মধ্যে PutFile এবং PutHDFS দুটি জনপ্রিয় প্রোসেসর যা ডেটা স্থানীয় ফাইল সিস্টেম (Local File System) অথবা Hadoop Distributed File System (HDFS) এ সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়।

PutFile Processor

PutFile প্রোসেসরটি ব্যবহার করে নিফাই ডেটা স্থানীয় ফাইল সিস্টেমে সংরক্ষণ করা হয়। এটি ডেটাকে একটি নির্দিষ্ট লোকেশন বা ডিরেক্টরিতে ফাইল আকারে সংরক্ষণ করে। সাধারণত, এই প্রোসেসরটি ফাইল সিস্টেমে ডেটা লিখতে ব্যবহৃত হয় যা পরবর্তী প্রোসেসিং বা অ্যাক্সেসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

ব্যবহার

  1. Input: প্রোসেসরের মাধ্যমে প্রাপ্ত ডেটা (যেমন ফাইল, ডেটা রেকর্ড ইত্যাদি)
  2. Process: ফাইল বা ডেটা সংরক্ষণ করতে নির্দিষ্ট ডিরেক্টরি বা লোকেশন ব্যবহার করা
  3. Output: ফাইল সিস্টেমে ডেটা সংরক্ষণ করা

কনফিগারেশন

  • Directory: যেখানে ডেটা সংরক্ষণ করতে চান (ফোল্ডারের পাথ)
  • File Name: ফাইলের নাম বা ফাইলের নাম কনফিগারেশন (ডাইনামিক ফাইল নামও দেওয়া যেতে পারে)
  • Conflict Resolution Strategy: যদি একই নামের ফাইল আগে থেকে থাকে, তাহলে কী করা হবে (যেমন replace, ignore, fail)

উদাহরণ

ধরা যাক, আপনি একটি ফাইল সিস্টেমে ডেটা সংরক্ষণ করতে চান এবং যদি কোনো ফাইল একই নামের থাকে তবে তা প্রতিস্থাপন করতে চান।

  1. PutFile প্রোসেসর কনফিগার করুন:
    • Directory: /home/user/data/
    • Conflict Resolution Strategy: replace

এখন, প্রতিবার যখন নতুন ডেটা আসবে, এটি /home/user/data/ ফোল্ডারে সংরক্ষণ হবে এবং যদি কোনো ফাইল আগে থেকে থাকে, তা প্রতিস্থাপন হবে।

PutHDFS Processor

PutHDFS প্রোসেসরটি ডেটাকে Hadoop Distributed File System (HDFS) এ সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়। HDFS হল একটি উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন এবং স্কেলেবল ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম যা বড় পরিমাণের ডেটা সংরক্ষণ এবং অ্যাক্সেসের জন্য ব্যবহৃত হয়।

ব্যবহার

  1. Input: HDFS-এ ফাইল বা ডেটা সংরক্ষণ করতে প্রোসেসর থেকে ডেটা আসে
  2. Process: নির্দিষ্ট HDFS লোকেশন বা ডিরেক্টরিতে ডেটা সংরক্ষণ
  3. Output: HDFS-এ ডেটা সংরক্ষিত হয়

কনফিগারেশন

  • HDFS URL: HDFS ক্লাস্টারের URL যেখানে ডেটা সংরক্ষণ করতে চান
  • Directory: HDFS এর ডিরেক্টরি যেখানে ডেটা সংরক্ষণ হবে
  • File Name: ফাইলের নাম, যেটি ডাইনামিকও হতে পারে
  • Conflict Resolution Strategy: যদি একই নামের ফাইল ইতিমধ্যে থাকে, তাহলে কী করা হবে (যেমন replace, ignore, fail)

উদাহরণ

ধরা যাক, আপনি HDFS-এ একটি ফাইল সংরক্ষণ করতে চান এবং যদি একই নামের ফাইল আগে থেকে থাকে, তবে তা প্রতিস্থাপন করতে চান।

  1. PutHDFS প্রোসেসর কনফিগার করুন:
    • HDFS URL: hdfs://localhost:9000
    • Directory: /user/hadoop/data/
    • Conflict Resolution Strategy: replace

এখন, প্রতি ডেটা আসলে এটি /user/hadoop/data/ ডিরেক্টরিতে HDFS-এ সংরক্ষিত হবে এবং যদি কোনো ফাইল আগে থেকে থাকে, তা প্রতিস্থাপন হবে।

PutFile এবং PutHDFS এর মধ্যে পার্থক্য

বৈশিষ্ট্যPutFilePutHDFS
ব্যবহারস্থানীয় ফাইল সিস্টেমে ডেটা সংরক্ষণHadoop Distributed File System (HDFS)-এ ডেটা সংরক্ষণ
স্টোরেজস্থানীয় ডিরেক্টরি বা ফোল্ডারHDFS ক্লাস্টার
প্রধান সুবিধাসাধারণ ফাইল সিস্টেমে সহজ এবং দ্রুত সংরক্ষণবড় পরিসরের ডেটা স্টোরেজ এবং স্কেলেবিলিটি
কনফিগারেশনফাইল পাথ এবং কনফ্লিক্ট রেজল্যুশন স্ট্র্যাটেজিHDFS URL এবং ডিরেক্টরি পাথ

সারাংশ

অ্যাপাচি নিফাইয়ের PutFile এবং PutHDFS প্রোসেসর দুটি ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে পার্থক্য রয়েছে। PutFile স্থানীয় ফাইল সিস্টেমে ডেটা সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে PutHDFS HDFS-এ ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এই দুটি প্রোসেসর ব্যবহার করে আপনি আপনার ডেটা সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী সঠিক স্টোরেজ ব্যবস্থা নির্বাচন করতে পারেন।

common.content_added_by
Najjar Hossain Raju

common.read_more

Cloud Storage (Amazon S3, Google Cloud) এ ডেটা পাঠানো Relational Database এ ডেটা সংরক্ষণ (PutDatabaseRecord, PutSQL) Message Queues (Kafka, JMS, RabbitMQ) এ ডেটা পাঠানো
টপ রেটেড অ্যাপ

স্যাট অ্যাকাডেমী অ্যাপ

আমাদের অল-ইন-ওয়ান মোবাইল অ্যাপের মাধ্যমে সীমাহীন শেখার সুযোগ উপভোগ করুন।

ভিডিও
লাইভ ক্লাস
এক্সাম
ডাউনলোড করুন

common.or

auth.dont_have_account auth.register

Promotion