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

Relational Database এ ডেটা সংরক্ষণ (PutDatabaseRecord, PutSQL)

Java Technologies - অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) NiFi এর মাধ্যমে ডেটা রাইট করা (Output) |
137
137

অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি শক্তিশালী ডেটা ইন্টিগ্রেশন প্ল্যাটফর্ম যা বিভিন্ন ডেটা উৎসের মধ্যে ডেটা স্থানান্তর ও প্রক্রিয়াকরণ করতে সাহায্য করে। যখন আপনার ডেটা রিলেশনাল ডেটাবেসে সংরক্ষণ করার প্রয়োজন হয়, তখন PutDatabaseRecord এবং PutSQL প্রোসেসর দুটি ব্যবহৃত হয়। এই প্রোসেসরগুলি ডেটাবেসের সাথে যোগাযোগ করে ডেটা ইনসার্ট, আপডেট বা অন্যান্য ডেটাবেস সম্পর্কিত কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম।

PutDatabaseRecord প্রোসেসর

PutDatabaseRecord প্রোসেসরটি ব্যবহার করে আপনি রেকর্ড বেসড ডেটা (যেমন, CSV, JSON বা Avro রেকর্ড) রিলেশনাল ডেটাবেসে সন্নিবেশ করতে পারেন। এটি একটি খুবই কার্যকরী প্রোসেসর, যখন আপনি ডেটাবেসে ডেটা ইনসার্ট বা আপডেট করতে চান এবং আপনার কাছে রেকর্ডের স্ট্রাকচার (যেমন, কলাম নাম এবং টাইপ) ইতিমধ্যে আছে।

PutDatabaseRecord কনফিগারেশন

  1. ডেটাবেস কানেকশন:
    প্রথমে আপনাকে একটি ডেটাবেস কানেকশন পুল কনফিগার করতে হবে, যাতে নিফাই ডেটাবেসের সাথে যোগাযোগ করতে পারে। এই কাজের জন্য DBCPConnectionPool বা DatabaseConnectionPool ব্যবহার করা যেতে পারে।

    কনফিগারেশন:

    • Database Connection Pooling Service: এটি ডেটাবেসের সাথে কানেকশন পরিচালনা করবে।
    • Table Name: আপনি কোন টেবিলের মধ্যে ডেটা ইনসার্ট করতে চান তা নির্ধারণ করতে হবে।
  2. Record Reader এবং Record Writer:
    রেকর্ড ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করতে আপনাকে একটি রেকর্ড রিডার এবং রেকর্ড রাইটার কনফিগার করতে হবে, যা ডেটাকে সঠিকভাবে রিড এবং রাইট করবে। সাধারণত, JSON, CSV, বা Avro ফাইলের জন্য JsonTreeReader, CSVReader, বা AvroReader ব্যবহার করা হয়।
  3. ডেটা মডেল:
    রেকর্ড ডেটা ইনসার্ট করার জন্য, টেবিলের স্কিমা বা কলাম নামের সাথে মিলে এমন একটি ডেটা মডেল তৈরি করতে হবে।

উদাহরণ:

PutDatabaseRecord
|-> RecordReader (CSVReader)
|-> Database Connection Pooling Service (DBCPConnectionPool)

কনফিগারেশন প্যারামিটার:

  • Database Connection Pooling Service: এখানে আপনি ডেটাবেস কানেকশন পুলের সেটিংস নির্ধারণ করবেন।
  • Table Name: টেবিলের নাম যেটাতে ডেটা ইনসার্ট করতে চান।
  • Record Reader এবং Record Writer: রেকর্ড ফর্ম্যাট কনফিগারেশন (যেমন JSON, CSV, বা Avro)।

PutSQL প্রোসেসর

PutSQL প্রোসেসরটি ডেটাবেসে SQL কুয়েরি ব্যবহার করে ডেটা ইনসার্ট, আপডেট বা ডিলিট করতে ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যবহার করে আপনি সরাসরি SQL কুয়েরি চালাতে পারেন, যেমন INSERT, UPDATE, বা DELETE কুয়েরি।

PutSQL কনফিগারেশন

  1. SQL কুয়েরি:
    আপনি SQL কুয়েরি কনফিগার করতে হবে, যা ডেটাবেসের মধ্যে কার্যকর হবে। এটি সাধারণত SQL স্টেটমেন্টের মাধ্যমে ইনপুট হিসেবে নেয়।
  2. Database Connection Pooling Service:
    একইভাবে, PutSQL প্রোসেসরও ডেটাবেস কানেকশন ব্যবস্থাপনা করার জন্য DBCPConnectionPool বা অন্যান্য কানেকশন পুল সার্ভিস ব্যবহার করে। এটি নিশ্চিত করে যে প্রোসেসরটি ডেটাবেসে সঠিকভাবে যোগাযোগ করছে।
  3. Input FlowFile:
    FlowFile এর মাধ্যমে আপনি কুয়েরি পরিচালনা করতে পারবেন। প্রোসেসরটি FlowFile এর মধ্যে থাকা ডেটার উপর ভিত্তি করে SQL কুয়েরি চালাবে।

উদাহরণ:

PutSQL
|-> Database Connection Pooling Service (DBCPConnectionPool)
|-> SQL Query (INSERT INTO users (id, name) VALUES (:id, :name))

কনফিগারেশন প্যারামিটার:

  • Database Connection Pooling Service: ডেটাবেস কানেকশন পুলের কনফিগারেশন।
  • SQL Statement: SQL কুয়েরি যা ইনপুট FlowFile এর উপর ভিত্তি করে চালানো হবে। আপনি এখানে প্রপার্টি প্লেসহোল্ডার ব্যবহার করতে পারেন (যেমন, :id, :name)।

PutDatabaseRecord এবং PutSQL এর মধ্যে পার্থক্য

বৈশিষ্ট্যPutDatabaseRecordPutSQL
ডেটার উৎসরেকর্ড ফরম্যাট (CSV, JSON, Avro)SQL কুয়েরি ব্যবহার করে ডেটা ইনসার্ট বা আপডেট করা
ডেটার ফরম্যাটরেকর্ড (Structured Data)SQL কুয়েরি (Unstructured Data)
ডেটা ইনসার্ট কৌশলডেটা মডেল বা স্কিমা অনুযায়ী রেকর্ড ইনসার্ট করাকাস্টম SQL কুয়েরি ব্যবহার করে ডেটা ইনসার্ট করা
ডেটাবেস সংযোগডেটাবেস কানেকশন পুল সিস্টেম ব্যবহার করাডেটাবেস কানেকশন পুল সিস্টেম ব্যবহার করা

সারাংশ

অ্যাপাচি নিফাইতে ডেটাবেসে ডেটা সংরক্ষণের জন্য দুটি গুরুত্বপূর্ণ প্রোসেসর হলো PutDatabaseRecord এবং PutSQL। PutDatabaseRecord রেকর্ড ফরম্যাটে ডেটা ইনসার্ট করার জন্য উপযুক্ত, যেখানে ডেটাবেস টেবিলের কলাম অনুযায়ী রেকর্ড ইনপুট করা হয়। অপরদিকে, PutSQL SQL কুয়েরি ব্যবহার করে সরাসরি ডেটাবেসে ডেটা ইনসার্ট বা আপডেট করার জন্য ব্যবহৃত হয়। এদের ব্যবহারে, ডেটাবেসে ডেটা সংরক্ষণ করা খুবই সহজ এবং কার্যকরী হয়, এবং এটি নিফাই ফ্লোতে আরও নমনীয়তা প্রদান করে।

common.content_added_by
Najjar Hossain Raju

common.read_more

Local File System এ ডেটা সংরক্ষণ (PutFile, PutHDFS) Cloud Storage (Amazon S3, Google Cloud) এ ডেটা পাঠানো 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