বড় ডেটা, ফ্রি সফটওয়্যার এবং ওপেন সোর্স: উপলব্ধ অ্যাপ্লিকেশন

বিগ ডেটা একটি প্রযুক্তিগত ধারণা যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনার সাথে সম্পর্কিত, কাঠামোগত এবং কাঠামোগত, যা বর্তমানে বড় ব্যবসা, প্রযুক্তিগত, বৈজ্ঞানিক এবং এমনকি সরকারী খাত দ্বারা পরিচালিত হয়।

যদিও কথা বলার সময় বড় ডেটা, এটি সত্য যে ডেটা পরিমাণ গুরুত্বপূর্ণ তা নয়, তবে সংস্থাগুলি ডেটা দিয়ে কী করে। যেহেতু এর সাথে যুক্ত প্রযুক্তি, বিগ ডেটা তাদের এমন ধারণা অর্জনের জন্য বিশ্লেষণ করতে পারে যা আরও ভাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ, গতিবিধি এবং কৌশল নিয়ে আসে। এবং এই দিক থেকে, ফ্রি সফটওয়্যার (এসএল) এবং ওপেন সোর্স (সিএ) এই প্রযুক্তিতে প্রচুর অবদান রেখেছে, যেহেতু অনেকগুলি বিকাশযুক্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলি এই বিকাশ বিন্যাসে প্রয়োগ করা হয়েছে।

বিগ ডেটা এবং ফ্রি সফটওয়্যার

শিল্পে দক্ষ যারা, তাদের জন্য এটি ইতিমধ্যে সুপরিচিত ফ্রি সফটওয়্যার, এর বিকাশ মডেল, এর দর্শন, প্রযুক্তি তৈরির উপর ভিত্তি করে, মূলত সফ্টওয়্যার পণ্য, যা ঘুরেফিরে ব্যবহার করা যায়, পরিবর্তন করা যায় এবং অবাধে বিতরণ করা যায়। এবং ওপেন সোর্স নিখরচায় সফ্টওয়্যার বিকাশের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যেহেতু এটি পণ্যের স্বাধীনতার নৈতিকতার চেয়ে গতিশীল এই বিকাশের ব্যবহারিক সুবিধার দিকে মনোনিবেশ করে নাগরিক

অতএব, যখন বিগ ডেটা পরিচালনা করার উপায়ের সাথে এসএল / সিএ অবদান রাখে, বিগ ডেটা এগুলি পরোক্ষভাবে পরিপূরণ করে, কেবলমাত্র প্রযুক্তিগত বিকাশের ত্বরান্বিত বিস্তারের সুবিধার জন্যই নয়, বিগ ডেটা যে তথ্য নিয়ে আসে তা অ্যাক্সেসের স্বাধীনতার জন্যও।

বড় ডেটা কী?

ধারণা

সফ্টওয়্যার এবং প্রযুক্তিগত বিকাশের গ্রেটগুলির মধ্যে একটির জন্য, আইবিএম, বিগ ডেটা হ'ল:

«... এমন প্রযুক্তি যা একটি নতুন বোঝাপড়া এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের পদ্ধতির দ্বার উন্মুক্ত করেছে, যা বিপুল পরিমাণে ডেটা (কাঠামোগত, কাঠামোগত, কাঠামোগত এবং আধা-কাঠামোগত) বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয় যা খুব বেশি সময় নেয় এবং এটিতে লোড করা খুব ব্যয়বহুল হতে পারে বিশ্লেষণের জন্য সম্পর্কিত ডাটাবেস।

উদ্দেশ্য

বিগ ডেটা, এর প্রযুক্তি, সম্ভাব্য ডেটা বিশ্লেষণের পুরো বর্ণালী coveringাকা দেওয়ার লক্ষ্যে জন্মগ্রহণ করেছিল, যা বিদ্যমান এবং বিভিন্ন প্রযুক্তি এবং যা বিদ্যমান প্রযুক্তিগুলির দ্বারা যেমন সমাধান করা হয় না, সেগুলির সাথে কী বিদ্যমান এবং উভয়ই সমাধান করা হয় cover স্টোরেজ এবং ডেটা বৃহত পরিমাণে পরিচালনা যে খুব নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য আছে।

উপাত্ত

বিড ডেটা সাধারণত নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি দ্বারা সংজ্ঞায়িত ডেটাগুলির ভলিউম পরিচালনা করে:

• ভলিউম: একাধিক উত্স থেকে ডেটা আকার।
• গতি: একাধিক উত্স থেকে ডেটা আগত এবং পরিচালনা করা হয় তার গতি।
• বিভিন্নতা: একাধিক উত্স থেকে বিশ্লেষণ করা ডেটা ফর্ম্যাট।

আমি বলতে চাচ্ছি, ডেটা ভলিউম যা সাধারণত কাঠামোগত, অর্ধ-কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা সমন্বিত থাকে, এবং বিপুল পরিমাণে পরিচালনা করা হয় যা সাধারণত উচ্চ পরিমাণের উপসর্গ যেমন: তেরা, পেটা বা এক্সা সহ অন্যদের মধ্যে বর্ণিত হয়।

এবং ইন্টারনেটের মতো সমস্ত ধরণের উত্স থেকে (সামাজিক নেটওয়ার্ক, ডিজিটাল মিডিয়া, ওয়েবসাইট এবং ডেটাবেস), হার্ডওয়্যার (মোবাইল ফোন, মাল্টিমিডিয়া প্লেয়ার, পজিশনিং সিস্টেম, সিভিল এবং শিল্প ডিজিটাল সেন্সর, অন্যদের মধ্যে) এবং সংগঠন (বেসরকারী এবং সরকারী, বাণিজ্যিক, সরকার ও সম্প্রদায়)

গুরুত্ব

সংস্থাগুলির জন্য কী বিগ ডেটা যেমন একটি দরকারী প্রযুক্তি করে তোলে (ব্যক্তিগত এবং পাবলিক, বাণিজ্যিক, সরকার এবং সম্প্রদায়), এটি মূল্যবান তথ্য সরবরাহ করে এটি প্রায়শই জিজ্ঞাসা করা হয়নি এমন প্রশ্নের সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য উত্তর হিসাবে কাজ করে নির্দিষ্ট পরিস্থিতি বা সমস্যার জন্য। অর্থাত, এর উপযোগিতা প্রায়শই সেই দিকগুলিতে দেখা যায় যা সাধারণত একই তথ্য সংগ্রহ এবং পরিচালনা করা থেকে উত্থাপিত হয়।

প্রচুর পরিমাণে তথ্যের প্রক্রিয়াকরণ প্রক্রিয়াজাত ডেটাগুলির পক্ষে সবচেয়ে উপযুক্ত উপায়ে আকারের বা পরীক্ষা করা সহজ করে তোলে। বা নির্দিষ্ট করে, যা এর প্রশাসক দ্বারা উপযুক্ত হিসাবে বিবেচিত হয়। এটি বিগ ডেটা ব্যবহার করে এমন সংস্থাগুলি আরও বোঝার উপায়ে সমস্যা সনাক্ত করতে সক্ষম হতে দেয়।

এর মধ্যে প্রচলিত প্রবণতা অনুসন্ধানের জন্য বৃহত পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ এবং তার পরবর্তী বিশ্লেষণগুলি সংস্থাগুলিকে আরও কার্যকর এবং দক্ষ হতে দেয়, তাদের উপর আরও দ্রুত, স্বাচ্ছন্দ্য এবং সময়োপযোগীভাবে চলার মাধ্যমে। তদতিরিক্ত, এটি সমস্যাগুলি ছাড়িয়ে যাওয়ার আগে সমস্যার ক্ষেত্রগুলি নির্মূল করার অনুমতি দেয়, যার ফলে তাদের সুবিধা, খ্যাতি বা সমর্থন হারাতে পারে।

সুবিধা

বিগ ডেটা সংগঠনগুলিকে তাদের ডেটাগুলি আরও ভালভাবে পরিচালনা করতে সহায়তা করে, এর ফলে তাদের সদস্যদের (ক্লায়েন্ট বা নাগরিক) জন্য নতুন ইতিবাচক বা উত্পাদনশীল সুযোগগুলির সনাক্তকরণ হয়। এবং এর ফলস্বরূপ, আরও চৌকস এবং আরও কার্যকর কর্মের দিকে পরিচালিত করে, ঘন্টা / শ্রম এবং অর্থের সাশ্রয় হয়, যা সাধারণত জড়িত প্রত্যেকের জন্য সুখকে অনুবাদ করে। যখন বিগ ডেটা ব্যবহার করা হয়, তখন নিম্নলিখিত পদ্ধতিগুলিতে করা ক্রিয়াকলাপে সাধারণত মান যুক্ত হয়:

• মূল্য হ্রাস: বিশাল পরিমাণে ডেটা সঞ্চয় এবং পরিচালনাতে।
• সময় হ্রাস: সিদ্ধান্ত গ্রহণে আরও দক্ষতা এবং কার্যকারিতা।
• নতুন পণ্য এবং পরিষেবা: ব্যবহারকারীদের (ক্লায়েন্ট এবং / বা নাগরিক) এর প্রয়োজনীয়তা এবং সমস্যাগুলি পরিমাপ ও অনুমান করার ক্ষমতা সহ, তাদের সন্তুষ্টি বৃদ্ধি পেয়েছে।

সুবিধা

ব্যবহৃত ব্যবহৃত বিগ ডেটা প্রায়শই বাস্তব সময়ে ব্যর্থতা, সমস্যা এবং ত্রুটিগুলির মূল কারণগুলি নির্ধারণ করতে সক্ষম। তবে, এটি আমলে নেওয়া উচিত বিগ ডেটা টেকনোলজি নিজে থেকে আরোগ্য নয়। তাই প্রযুক্তি যেমন আরও একটি মহান উদ্ধৃত ওরাকল, এটি যোগ করা যেতে পারে যে:

Big বড় ডেটার মান সনাক্তকরণের অর্থ এটি কেবল বিশ্লেষণ করা নয় (এটি ইতিমধ্যে নিজেরাই একটি সুবিধা)। এটি সম্পূর্ণ আবিষ্কারের প্রক্রিয়া যার জন্য বিশ্লেষক, ব্যবসায়ী ব্যবহারকারী এবং কার্যনির্বাহকরা সঠিক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে, নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে, অবহিত সিদ্ধান্ত নিতে এবং আচরণের পূর্বাভাসের প্রয়োজন ""

বড় ডেটার জন্য এসএল / সিএ অ্যাপ্লিকেশন

নিখরচায় সফ্টওয়্যার এবং ওপেন সোর্স অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে যা গবেষণা, পরীক্ষা ও বাস্তবায়নের জন্য উল্লেখযোগ্য are

সম্পর্কিত

• অ্যাপাচি হাদুপ: হ্যাডোপ ডিস্ট্রিবিউটেড ফাইল সিস্টেম (এইচডিএফএস), হ্যাডোপ ম্যাপ্রেইডুস এবং হ্যাডোপ কমন দিয়ে গঠিত ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্ম।
• অভ্র: অ্যাপাচি প্রকল্প যা সিরিয়ালাইজেশন পরিষেবা সরবরাহ করে।
• ক্যাসান্দ্রা: এর স্টোরেজ মডেলের ভিত্তিতে অ-সম্পর্কযুক্ত ডেটাবেস বিতরণ করা হয়েছে , জাভা উন্নত।
• চুকওয়া: সফটওয়্যার বড় আকারের সংগ্রহ এবং ইভেন্ট লগগুলির বিশ্লেষণের জন্য ডিজাইন করা।
• ফ্লুম: সফ্টওয়্যার যার মূল কাজটি একটি উত্স থেকে অন্য কোনও স্থানে ডেটা পরিচালনা করা direct
• এইচবাস: এইচডিএফএসে চলছে কলামার ডাটাবেস (কলাম ভিত্তিক ডাটাবেস)।
• মধু: "ডেটা ওয়্যারহাউস" অবকাঠামো যা বিতরণকৃত পরিবেশে সঞ্চিত বৃহত পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করতে সহায়তা করে।
• জাকল: কার্যকরী এবং ঘোষণামূলক ভাষা যা জেএসওএন ফর্ম্যাটে ডেটা শোষণের অনুমতি দেয় যাতে প্রচুর পরিমাণে তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে।
• লুসিন: সফ্টওয়্যার যা পাঠ্যকে সূচীকরণ এবং অনুসন্ধানের জন্য গ্রন্থাগার সরবরাহ করে।
• ওজি: ওপেন সোর্স প্রকল্প যা প্রতিটি প্রক্রিয়াটির মধ্যে ওয়ার্কফ্লো এবং সমন্বয়কে সহজ করে তোলে।
• শূকর: সফ্টওয়্যার যা হ্যাডোপ ব্যবহারকারীদের সমস্ত ডেটা সেট বিশ্লেষণে আরও ফোকাস করতে এবং মানচিত্রের প্রোগ্রামগুলি তৈরি করতে কম সময় ব্যয় করতে দেয় allows
• চিড়িয়াখানা সেন্ট্রালাইজড অবকাঠামো এবং পরিষেবাগুলি যা কোনও ক্লাস্টারের জুড়ে প্রক্রিয়াগুলি সিরিয়ালাইজড বা সিঙ্ক্রোনাইজ করা হয় তা নিশ্চিত করার জন্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির মাধ্যমে ব্যবহার করা যেতে পারে।

স্বাধীন

অন্যরা যেমন সুপরিচিত, তবে ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্মের সাথে সম্পর্কিত নয় হাদুপ হ'ল:

• স্থিতিস্থাপক অনুসন্ধান: সম্পূর্ণ পাঠ্য-ভিত্তিক অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণ ইঞ্জিন।
• মঙ্গোডিবি: নথির ডেটা মডেলের উপর ভিত্তি করে NoSQL ডাটাবেস।
• ক্যাসান্দ্রা: NoSQL ডাটাবেস প্রশাসনের জন্য ডিজাইন করা অ্যাপাচি ওপেন সোর্স প্রকল্প।
• কাউচডিবি: সহজ অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং বিভিন্ন সঙ্গে ওয়েব সামঞ্জস্যের জন্য সাধারণ মানের উপর ভিত্তি করে ওপেন সোর্স NoSQL ডাটাবেস।
• সোলার: লুসিন প্রকল্প জাভা লাইব্রেরির উপর ভিত্তি করে ওপেন সোর্স অনুসন্ধান ইঞ্জিন।
  অন্যান্য আরডিবিএমএস সরঞ্জামগুলি: মাইএসকিউএল ক্লাস্টার এবং ভোল্টডিবি।

উপসংহার

আমাদের বর্তমান (এবং তাত্ক্ষণিক পরবর্তী) সময় ডুবিয়ে বা ডুবে একটি উচ্চ এবং ক্রমবর্ধমান গণে ডুবে যায়, যা সামগ্রিকভাবে বলতে গেলে অনেকটা পৃথক পৃথকভাবে than অতএব, বর্তমান এবং তাত্ক্ষণিক ভবিষ্যতে বিগ ডেটা প্রযুক্তির ব্যবহার সমাজকে, সমগ্র মানবতাকে এমন একটি জিনিস (ঘটনা বা উদ্ভাবন) আবিষ্কার করতে সহায়তা করবে, যা নিজেকে আবিষ্কার করতে অনেক বছর সময় নিতে পারে। এটি ব্যবহার ছাড়াই।

যেমন বড় ডেটা এবং এর সরঞ্জামগুলি পর্যাপ্ত বিশ্লেষণের গতি সরবরাহ করে আপনি যে ফলাফলটি পৌঁছানোর চেষ্টা করছেন তার সত্য বা নিকটতম মানটি খুঁজে পেতে খুব দ্রুত ফলাফলটি বিশ্লেষণ করুন এবং অল্প সময়ের মধ্যে যতবার প্রয়োজন ততবার পুনরায় কাজ করুন work আপনি যদি বিগ ডেটার বিষয়টিকে আকর্ষণীয় মনে করেন তবে আপনি এই প্রতিবেদনটি পড়ে বিষয়টি আরও কিছুটা প্রসারিত করতে পারেন বিবিভিএ.