Apache NiFi একটি শক্তিশালী ডেটা ফ্লো ম্যানেজমেন্ট টুল যা একক সিস্টেমে কাজ করার পাশাপাশি একটি ক্লাস্টার সিস্টেমে কাজ করার ক্ষমতা রাখে। NiFi এর Cluster এবং High Availability (HA) কনফিগারেশন ব্যবহারের মাধ্যমে এটি বড় পরিসরে আরও বেশি পারফরম্যান্স এবং উচ্চ প্রাপ্যতা (availability) প্রদান করতে সক্ষম হয়। NiFi ক্লাস্টার এবং HA কনফিগারেশন মূলত ডেটা প্রোসেসিং এবং রিলায়েবিলিটি বাড়ানোর জন্য ব্যবহৃত হয়।
NiFi ক্লাস্টার হল একটি গ্রুপের মধ্যে একাধিক NiFi ইনস্ট্যান্সের সমন্বয়, যা একসাথে কাজ করে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং ডেটা ফ্লো পরিচালনা করতে। ক্লাস্টার তৈরি করার মাধ্যমে, একটি NiFi ইনস্ট্যান্সের ওপর চাপ না পড়ে লোড ভারসাম্য এবং স্কেলিং করা সম্ভব হয়।
NiFi ক্লাস্টার পরিচালনা করতে Zookeeper এর প্রয়োজন। এটি একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমের মধ্যে নোডগুলির মধ্যে সমন্বয় রক্ষা করে।
nifi.cluster.is.node=true
nifi.cluster.node.address=your_node_ip
nifi.cluster.node.protocol.port=8082
nifi.zookeeper.connect.string=zookeeper_server:2181
একটি NiFi ক্লাস্টার তৈরি করতে, প্রতিটি ক্লাস্টার নোডে একই কনফিগারেশন রাখতে হবে। তারপর ক্লাস্টারের সকল নোড একই সময়ে চালু করুন।
./nifi.sh start
এটি ক্লাস্টার নোডগুলিকে একে অপরের সাথে সংযুক্ত করবে এবং একত্রে কাজ করতে সক্ষম হবে।
High Availability (HA) নিশ্চিত করে যে সিস্টেমে কোন একটি নোড ব্যর্থ হলে অন্য নোডটি ডেটা প্রোসেসিং চালিয়ে যেতে পারে। NiFi HA কনফিগারেশন পরিচালনা করার মাধ্যমে ডেটার প্রাপ্যতা এবং রিলায়েবিলিটি বৃদ্ধি পায়।
NiFi ক্লাস্টার এবং High Availability কনফিগারেশন ডেটা প্রোসেসিং সিস্টেমের স্কেলেবিলিটি, লোড ভারসাম্য, এবং প্রাপ্যতা নিশ্চিত করে। NiFi Cluster একাধিক নোডের মাধ্যমে ডেটা প্রোসেসিং করতে সহায়ক, যেখানে High Availability ক্লাস্টারের সিস্টেমে কোনও নোড ব্যর্থ হলে অন্য নোডগুলিকে ডেটা প্রোসেসিং চালিয়ে যেতে সহায়তা করে। এই কনফিগারেশনগুলি বৃহৎ স্কেল ডেটা প্রোসেসিং সিস্টেমের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি ডেটা প্রোসেসিং এবং ফ্লো অটোমেশন টুল যা ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া এবং স্থানান্তরের কাজ সহজ করে তোলে। যখন নিফাই ব্যবহৃত হয় বড় পরিসরের ডেটা ফ্লো ম্যানেজমেন্টের জন্য, তখন ক্লাস্টার আর্কিটেকচার (Cluster Architecture) ব্যবহার করা হয় যাতে এটি স্কেলেবল এবং রিলায়েবল হয়। NiFi ক্লাস্টার আর্কিটেকচার একাধিক নিফাই নোডের মাধ্যমে কার্য সম্পাদন করে এবং এটি একটি সেন্ট্রালাইজড সিস্টেমের মতো কাজ করে।
NiFi ক্লাস্টার আর্কিটেকচারে একাধিক NiFi নোড থাকে যা একসাথে কাজ করে। এই নোডগুলি একটি নির্দিষ্ট ডেটা ফ্লো পরিচালনা করতে সহায়ক এবং প্রতিটি নোডের কার্যকলাপ একে অপরের সাথে সমন্বয় সাধন করে। একটি NiFi ক্লাস্টারে সাধারণত এক বা একাধিক প্রধান নোড (Primary Node) এবং এক বা একাধিক নোড থাকে।
NiFi ক্লাস্টারে সমস্ত নোড মিলিতভাবে একটি ডেটা ফ্লো ম্যানেজ করে। প্রতিটি নোডের মধ্যে ডেটা বিভাজন, প্রসেসিং এবং আউটপুট ভাগাভাগি করা হয়। ক্লাস্টারটি নিশ্চিত করে যে কাজের ভারসাম্য নোডগুলির মধ্যে সঠিকভাবে ভাগ করা হচ্ছে এবং কোনো একক নোডে অতিরিক্ত চাপ পড়ছে না।
NiFi ক্লাস্টার আর্কিটেকচার আপনাকে স্কেলেবিলিটি প্রদান করে, যেখানে নতুন নোড যুক্ত করলে, এটি সম্পূর্ণ সিস্টেমের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করে। একাধিক নোড যোগ করার মাধ্যমে আপনি আরও বেশি ডেটা প্রোসেসিং করতে পারেন এবং সিস্টেমের গতিশীলতা বৃদ্ধি করতে পারেন।
ক্লাস্টার আর্কিটেকচারটি ডেটা রিলায়েবিলিটি নিশ্চিত করে, কারণ যখন একাধিক নোড একযোগে কাজ করে, তখন যদি কোনো এক নোড ব্যর্থ হয়, অন্য নোডগুলো একই কাজ চালিয়ে যেতে পারে। এটি ক্লাস্টারের জন্য উচ্চ উপলভ্যতা (High Availability) এবং ডেটার অখণ্ডতা নিশ্চিত করে।
NiFi ক্লাস্টারে ডেটা প্রোসেসিংয়ের কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমস্ত নোডের মধ্যে ভাগ করা হয়। এটি লোড ব্যালান্সিং নিশ্চিত করে, যাতে প্রতিটি নোডের উপর সমান চাপ পড়ে এবং কোনো নোড অত্যধিক বোঝা না নেয়। এটি কর্মক্ষমতা উন্নত করে এবং সিস্টেমের সাধারণ গতিশীলতা বজায় রাখে।
ক্লাস্টারের মাধ্যমে কাজ চলাকালীন যদি কোনো নোডে সমস্যা হয়, তবে অন্যান্য নোডগুলি কাজ চালিয়ে যেতে পারে, যেহেতু ডেটা ফ্লো ও প্রোসেসিং এর কাজগুলি ভাগ করা থাকে। ফলে সিস্টেমের জন্য বিরতিহীন রেসপন্স নিশ্চিত করা সম্ভব।
NiFi ক্লাস্টার কনফিগার করতে, নির্দিষ্ট কনফিগারেশন ফাইলগুলিতে কিছু সেটিংস পরিবর্তন করতে হয়:
এই ফাইলগুলো সংশোধন করে এবং ক্লাস্টারের মধ্যে সঠিকভাবে নোড কনফিগার করলে, নিফাই ক্লাস্টারটি কার্যকরভাবে কাজ করতে শুরু করে।
অ্যাপাচি নিফাই ক্লাস্টার আর্কিটেকচার ডেটা প্রোসেসিং এবং ফ্লো ম্যানেজমেন্টের জন্য একটি শক্তিশালী ও স্কেলেবল প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে। এটি নোডগুলির মাধ্যমে ডেটা প্রোসেসিংয়ের ভারসাম্য বজায় রাখে, স্কেলেবিলিটি প্রদান করে এবং ডেটার রিলায়েবিলিটি নিশ্চিত করে। NiFi ক্লাস্টারের মাধ্যমে, আপনি বড় পরিসরের ডেটা ফ্লো পরিচালনা করতে পারবেন এবং সিস্টেমের কর্মক্ষমতা আরও বৃদ্ধি করতে পারবেন।
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি শক্তিশালী ডেটা প্রবাহ অটোমেশন টুল যা ক্লাস্টার মোডে পরিচালিত হতে পারে। NiFi ক্লাস্টার সেটআপ এবং কনফিগারেশন আপনাকে একাধিক নোড (nodes) ব্যবহার করে ডেটা প্রোসেসিংকে স্কেল করতে সাহায্য করে। এটি ডেটা প্রোসেসিংয়ের কার্যকারিতা এবং স্কেলেবিলিটি বৃদ্ধি করতে সহায়ক, বিশেষ করে যখন বড় আকারের ডেটা বা ট্রাফিক পরিচালনা করতে হয়। এখানে আমরা NiFi ক্লাস্টার সেটআপ এবং কনফিগারেশন সম্পর্কিত বিস্তারিত আলোচনা করব।
NiFi ক্লাস্টার সেটআপের জন্য কিছু মূল পদক্ষেপ রয়েছে, যেগুলি সঠিকভাবে অনুসরণ করতে হবে। এই পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে NiFi নোড কনফিগারেশন, নোড গঠনের জন্য উপযুক্ত কনফিগারেশন ফাইল সম্পাদনা, এবং ক্লাস্টার ক্লাস্টার কমিউনিকেশন নিশ্চিত করার জন্য অন্যান্য প্রয়োজনীয় কনফিগারেশন।
ক্লাস্টার সেটআপের আগে, নিচের বিষয়গুলি নিশ্চিত করুন:
nifi.properties ফাইল কনফিগারেশনপ্রতিটি নোডে NiFi কনফিগারেশনের জন্য nifi.properties ফাইলটি কাস্টমাইজ করতে হবে। এই ফাইলটির মধ্যে ক্লাস্টার সংক্রান্ত গুরুত্বপূর্ণ সেটিংস থাকে।
nifi.cluster.is.node: এই সেটিংটি ক্লাস্টার নোড কিনা তা নির্ধারণ করে। এটি স্লেভ নোডে true এবং মাষ্টার নোডে false হতে হবে।
nifi.cluster.is.node=true
nifi.cluster.node.address: প্রতিটি নোডের IP ঠিকানা বা DNS নাম দিতে হবে, যা ক্লাস্টার নোডের জন্য ব্যবহার হবে।
nifi.cluster.node.address=<Node-IP-or-DNS>
nifi.cluster.node.protocol.port: নোডের জন্য একটি পৃথক পোর্ট ব্যবহার করতে হবে, যার মাধ্যমে অন্যান্য নোডের সঙ্গে যোগাযোগ হবে। (যেমন 5000)
nifi.cluster.node.protocol.port=5000
nifi.cluster.node.read.timeout: ক্লাস্টার নোডের মধ্যে যোগাযোগের জন্য টেম্পোরারি টাইমআউট সেট করা।
nifi.cluster.node.read.timeout=30 secs
nifi.cluster.flow.election.max.wait.time: নির্বাচনের সময়সীমা সেট করুন। এটি ক্লাস্টারে কোন নোডকে মাস্টার হিসেবে নির্বাচন করা হবে তা নির্ধারণ করে।
nifi.cluster.flow.election.max.wait.time=10 secs
state.management.properties ফাইল কনফিগারেশনএই ফাইলটি NiFi স্টেট ম্যানেজমেন্ট কনফিগারেশন পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়।
state.management.provider: ক্লাস্টারে রিজিড স্টেট শেয়ার করতে হবে, সাধারণত Zookeeper ব্যবহৃত হয়।
state.management.provider=org.apache.nifi.cluster.coordination.zookeeper.ZooKeeperStateManagementProvider
state.management.zookeeper.connect.string: Zookeeper সার্ভারের ঠিকানা বা ক্লাস্টারের Zookeeper ইনস্ট্যান্সের ঠিকানা।
state.management.zookeeper.connect.string=<Zookeeper-Host:Port>
NiFi ক্লাস্টারিং জন্য Zookeeper একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি নোডের মধ্যে স্টেট শেয়ার করে এবং ক্লাস্টারের সিঙ্ক্রোনাইজেশন নিশ্চিত করে।
state.management.zookeeper.connect.string ফিল্ডে Zookeeper এর IP ঠিকানা এবং পোর্ট উল্লেখ করতে হবে।এখন, আপনার NiFi ক্লাস্টারের প্রতিটি নোডকে চালাতে হবে। প্রথমে, মাস্টার নোডটি চালু করুন:
./nifi.sh start
তারপর স্লেভ নোড চালু করুন:
./nifi.sh start
আপনার নোডগুলির সঠিকভাবে কাজ করার জন্য, আপনি NiFi UI তে লগইন করে সেগুলির অবস্থা চেক করতে পারেন।
একটি NiFi ক্লাস্টার সেটআপ করার পর, আপনি NiFi ওয়েব ইউজার ইন্টারফেসে (UI) গিয়ে পুরো ক্লাস্টারের অবস্থা দেখতে পারবেন। এখানে আপনি ক্লাস্টারের প্রতিটি নোডের স্ট্যাটাস, নোডের সংযোগ, এবং ফ্লো অবস্থা মনিটর করতে পারবেন।
NiFi ক্লাস্টার সেটআপ এবং কনফিগারেশন করা একটি শক্তিশালী কার্যক্রম যা আপনাকে ডেটা প্রোসেসিংয়ের স্কেল এবং কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করতে সাহায্য করে। সঠিকভাবে nifi.properties, state.management.properties ফাইল কনফিগারেশন এবং Zookeeper ইনটিগ্রেশন সেটআপের মাধ্যমে আপনি একটি কার্যকরী NiFi ক্লাস্টার তৈরি করতে পারবেন। এই ক্লাস্টারের মাধ্যমে আপনি বড় আকারের ডেটা প্রবাহ পরিচালনা করতে পারবেন এবং একাধিক নোডের মধ্যে লোড ব্যালেন্সিং ও রিডান্ড্যান্স নিশ্চিত করতে পারবেন।
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি শক্তিশালী ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং ডেটা ফ্লো ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্ম, যা ডেটা ফ্লো নির্মাণ, প্রসেসিং এবং ম্যানেজমেন্টের জন্য সহজ উপায় প্রদান করে। তবে, যখন বড় পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে হয়, তখন ডেটা পার্টিশনিং (Data Partitioning) এবং লোড ব্যালান্সিং (Load Balancing) অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এগুলি ডেটা প্রক্রিয়াকরণের স্কেলেবিলিটি, পারফরম্যান্স এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করতে সহায়ক।
এই প্রবন্ধে, আমরা অ্যাপাচি নিফাইয়ের মাধ্যমে ডেটা পার্টিশনিং এবং লোড ব্যালান্সিং প্রক্রিয়া নিয়ে আলোচনা করব।
ডেটা পার্টিশনিং একটি প্রক্রিয়া, যেখানে বড় ডেটাসেটকে ছোট ছোট অংশে বিভক্ত করা হয়, যা পৃথকভাবে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। এটি স্কেলেবিলিটি এবং পারফরম্যান্স উন্নত করতে সাহায্য করে, কারণ পৃথক ডেটা অংশগুলি বিভিন্ন নোডে বা থ্রেডে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে।
অ্যাপাচি নিফাই ডেটা পার্টিশনিং করার জন্য কিছু প্রোসেসর সরবরাহ করে, যার মাধ্যমে আপনি ডেটাকে পার্টিশন বা ভাগ করতে পারেন।
SplitRecordSplitRecord প্রোসেসরটি একটি রেকর্ড ভিত্তিক ডেটাসেটকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত JSON, CSV, Avro ইত্যাদি ফরম্যাটের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং ডেটার মধ্যে নির্দিষ্ট ফিল্ড বা রেকর্ডের সংখ্যা অনুযায়ী পার্টিশন তৈরি করে।
উদাহরণ:
JSON ডেটাকে নির্দিষ্ট সংখ্যক রেকর্ডে বিভক্ত করা:
SplitRecord
|-> Record Reader (JsonTreeReader)
SplitTextSplitText প্রোসেসরটি টেক্সট ফাইলের মধ্যে লাইন বা সাইজ অনুযায়ী ডেটা ভাগ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত লাইন ভিত্তিক ফাইল (যেমন CSV) পার্স করতে সাহায্য করে।
উদাহরণ:
একটি বড় টেক্সট ফাইলকে নির্দিষ্ট লাইন সংখ্যায় ভাগ করা:
SplitText
|-> File Reader (TextFileReader)
RouteOnAttributeRouteOnAttribute প্রোসেসরটি ডেটার নির্দিষ্ট অ্যাট্রিবিউটের উপর ভিত্তি করে ডেটাকে বিভক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি নির্দিষ্ট অ্যাট্রিবিউটের মানের উপর ভিত্তি করে ডেটা রুট করার কাজ করে।
উদাহরণ:
একটি নির্দিষ্ট অ্যাট্রিবিউট (যেমন, country_code) এর উপর ভিত্তি করে ডেটাকে বিভিন্ন রাউটে পাঠানো:
RouteOnAttribute
|-> Condition: ${country_code:equals('US')}
লোড ব্যালান্সিং হল একটি প্রক্রিয়া, যেখানে ডেটার পরিমাণ এবং প্রোসেসিংয়ের জন্য লোড সমানভাবে বিভিন্ন নোড বা থ্রেডে বিতরণ করা হয়, যাতে সিস্টেমে অতিরিক্ত চাপ না পড়ে এবং পারফরম্যান্স উন্নত হয়।
অ্যাপাচি নিফাইয়ের মধ্যে বিভিন্ন প্রোসেসর রয়েছে যা ডেটাকে সঠিকভাবে লোড ব্যালান্সিংয়ের মাধ্যমে বিতরণ করতে সাহায্য করে।
DistributeLoadDistributeLoad প্রোসেসরটি একটি কার্যকরী প্রোসেসর যা ডেটাকে একাধিক নোডে বা থ্রেডে সমানভাবে বিতরণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি ক্লাস্টারেড নিফাই ব্যবস্থার মধ্যে লোড ব্যালান্সিং পরিচালনা করতে সক্ষম।
উদাহরণ:
ডেটাকে বিভিন্ন থ্রেড বা নোডে সমানভাবে বিতরণ করা:
DistributeLoad
HandleMessage প্রোসেসরটি একাধিক নোডের মধ্যে ডেটা বিতরণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যা একটি নোডের কাজকে অন্য নোডে স্থানান্তর করতে সহায়ক। এটি বিশেষভাবে ব্যবহৃত হয় যখন একাধিক ইনস্ট্যান্সের মধ্যে ব্যালান্সিং প্রয়োজন।DistributeLoad এবং Queue-based Load Balancing ব্যবহার করা হয়। ক্লাস্টারের নোডগুলির মধ্যে লোড শেয়ারিং নিশ্চিত করা হলে, সিস্টেমটি আরও স্কেলেবল এবং পারফরম্যান্ট হয়।PutDatabaseRecord, PutSQL, বা PutFile প্রোসেসরগুলির মাধ্যমে ডেটা একাধিক ডেস্টিনেশন বা সার্ভারে বিতরণ করা হতে পারে। ডেটা প্রসেসিংয়ের কাজগুলো একাধিক নোডে সমানভাবে ভাগ করা হয়, যা সিস্টেমের লোড ব্যালান্সিং নিশ্চিত করে।ডেটা পার্টিশনিং এবং লোড ব্যালান্সিং একে অপরের পরিপূরক। পার্টিশনিং যখন ডেটাকে ছোট ছোট অংশে বিভক্ত করে, তখন লোড ব্যালান্সিং এই পার্টিশনগুলোকে একাধিক নোড বা থ্রেডে সমানভাবে বিতরণ করে। একসাথে, এই দুটি কৌশল সিস্টেমের স্কেলেবিলিটি এবং পারফরম্যান্স উন্নত করতে সাহায্য করে।
অ্যাপাচি নিফাই ডেটা পার্টিশনিং এবং লোড ব্যালান্সিংয়ের মাধ্যমে ডেটা প্রক্রিয়া এবং ব্যবস্থাপনা আরও কার্যকরী ও স্কেলযোগ্য করতে সাহায্য করে। SplitRecord, SplitText এবং RouteOnAttribute প্রোসেসরগুলি ডেটাকে ভাগ করতে সাহায্য করে, যখন DistributeLoad এবং ক্লাস্টার কিউ ব্যবস্থার মাধ্যমে লোড ব্যালান্সিং নিশ্চিত করা হয়। এই দুটি কৌশল ব্যবহার করে নিফাই বৃহৎ পরিমাণে ডেটা দ্রুত এবং কার্যকরভাবে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম হয়।
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স ডেটা ফ্লো ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্ম যা স্কেলেবল এবং রিয়েল-টাইম ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং প্রোসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। NiFi ক্লাস্টারিং ফিচারটি একাধিক নোডের মধ্যে ডেটা রেপ্লিকেশন এবং ফেইলওভার সমর্থন করে, যা উচ্চ-উপলব্ধতা (High Availability) এবং স্কেলেবিলিটি নিশ্চিত করে। এর মাধ্যমে, NiFi বিভিন্ন সার্ভারের মধ্যে ডেটা ট্রান্সফার করতে সক্ষম এবং যদি কোনো নোড ডাউন হয়ে যায়, তাহলে ডেটার অখণ্ডতা এবং সিস্টেমের কার্যক্রম বজায় রাখতে পারে।
NiFi ক্লাস্টার একটি সেট আপ যা একাধিক NiFi নোড নিয়ে গঠিত, যা একটি কেন্দ্রীয় সিস্টেম হিসেবে কাজ করে। ক্লাস্টারিং এর মাধ্যমে, আপনি একটি বৃহৎ স্কেলেড সিস্টেমের মধ্যে ডেটা ফ্লো পরিচালনা করতে পারেন, যেখানে প্রতিটি নোড একসাথে কাজ করে। NiFi ক্লাস্টারে Data Replication এবং Failover দুটি গুরুত্বপূর্ণ ফিচার রয়েছে, যা ডেটার নিরাপত্তা এবং নিরবচ্ছিন্ন কার্যক্রম নিশ্চিত করে।
ডেটা রেপ্লিকেশন হল একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে NiFi ক্লাস্টারের এক নোড থেকে অন্য নোডে ডেটা অনুলিপি করা হয়। এটি নিশ্চিত করে যে, ডেটার কোনো ক্ষতি না হয় এবং যদি একটি নোডে কোনো সমস্যা হয়, তাহলে অন্য নোড থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করা সম্ভব।
Failover হল সেই প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে কোনো নোডে যদি সমস্যা বা ব্যর্থতা ঘটে, তবে অন্য নোড তার কাজ পরিচালনা করতে সক্ষম হয়। এটি ক্লাস্টারের উচ্চ উপলব্ধতা (High Availability) নিশ্চিত করে, যাতে একটি নোডের ব্যর্থতার ফলে পুরো সিস্টেমের কার্যক্রম ব্যাহত না হয়।
NiFi ক্লাস্টার কনফিগারেশন করার সময় ডেটা রেপ্লিকেশন এবং ফেইলওভার নিশ্চিত করার জন্য কিছু বিশেষ কনফিগারেশন প্রয়োজন। নিচে কিছু গুরুত্বপূর্ণ কনফিগারেশন দেওয়া হলো:
অ্যাপাচি নিফাই ক্লাস্টারিং ফিচারটি ডেটা রেপ্লিকেশন এবং ফেইলওভার সাপোর্ট করে, যা ডেটা ট্রান্সফার এবং প্রসেসিংয়ের মধ্যে নিরাপত্তা এবং নিরবচ্ছিন্নতা নিশ্চিত করে। NiFi ক্লাস্টারে ডেটার রেপ্লিকেশন এবং ফেইলওভার নিশ্চিত করতে ক্লাস্টার নোডের সঠিক কনফিগারেশন এবং সমন্বয় অপরিহার্য। এই ফিচারগুলি স্কেলেবিলিটি, উচ্চ উপলব্ধতা এবং কার্যক্ষমতা বজায় রাখতে সহায়ক।
common.read_more
common.or
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
