হ্যাডোপ বিশ্লেষণ: একাধিক ডেটা উত্সগুলিতে এত সহজ নয় easy

অ্যানালিটিক্স প্রসেসিংয়ের জন্য ডেটা অফলোড বা বিদ্যমান সিস্টেমগুলির সাথে সম্ভব নয় এমন একক ডেটা উত্সের বৃহত পরিমাণে মডেল করার জন্য হাদুপ একটি দুর্দান্ত জায়গা। যাইহোক, সংস্থাগুলি হডোপগুলিতে অনেক উত্স থেকে ডেটা আনার সাথে সাথে বিভিন্ন উত্স জুড়ে ডেটা বিশ্লেষণের ক্রমবর্ধমান চাহিদা রয়েছে যা অর্জন করা অত্যন্ত কঠিন be এই পোস্টটি তিন অংশের সিরিজের প্রথম যেটি সংস্থাগুলি যে সমস্যার মুখোমুখি হয় সেগুলি ব্যাখ্যা করে, কারণ তারা হাদুপের মধ্যে বিভিন্ন ডেটা উত্স এবং প্রকারগুলি বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করে এবং কীভাবে এই চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করতে পারে। আজকের পোস্টটি একাধিক অভ্যন্তরীণ উত্সগুলিকে একত্রিত করার সময় ঘটে যাওয়া সমস্যাগুলিকে কেন্দ্র করে। পরের দুটি পোস্ট ব্যাখ্যা করে যে এই সমস্যাগুলি কেন জটিলতায় বাড়ে, যেমন বহিরাগত ডেটা উত্স যুক্ত করা হয় এবং কীভাবে নতুন পদ্ধতির সমাধানে সহায়তা করে।

বিভিন্ন উত্স থেকে সংযোগ স্থাপন ও মানচিত্রের ডেটা

বিবিধ উত্স থেকে প্রাপ্ত ডেটাগুলির বিভিন্ন কাঠামো রয়েছে যা অভ্যন্তরীণ উত্স থেকে প্রাপ্ত ডেটা এমনকি একসাথে ডেটা প্রকারগুলি সংযোগ স্থাপন এবং মানচিত্র করতে অসুবিধে করে। গ্রাহকদের একাধিক অ্যাকাউন্ট নম্বর রয়েছে বা কোনও সংস্থা অন্য সংস্থাগুলির সাথে অধিগ্রহণ করেছে বা একীভূত করেছে যদি ডেটা সংমিশ্রণ করা বিশেষত কঠিন হতে পারে। গত কয়েক বছর ধরে, কিছু সংস্থা হাদুপে সঞ্চিত একাধিক উত্স থেকে ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ডেটা আবিষ্কার বা ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করার চেষ্টা করেছে। এই পদ্ধতিরটি সমস্যাযুক্ত কারণ এটিতে অনেক অনুমানের কাজ জড়িত: ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন ডেটা উত্সের সাথে সংযোগ স্থাপনের জন্য কোন বিদেশী কীগুলি ব্যবহার করতে হবে এবং ডেটা মডেল ওভারলে তৈরি করার সময় অনুমান করা উচিত তা সিদ্ধান্ত নিতে হবে। এই অনুমানগুলি পরীক্ষা করা শক্ত এবং স্কেল প্রয়োগ করার সময় প্রায়শই ভুল, যা ত্রুটিযুক্ত ডেটা বিশ্লেষণ এবং উত্সের অবিশ্বাসের দিকে পরিচালিত করে।

হ্যাডোপ বিশেষজ্ঞরা ডেটা একসাথে মার্জ করার চেষ্টা করেন

অতএব, যে সংস্থাগুলি ডেটা উত্স জুড়ে ডেটা বিশ্লেষণ করতে চায় তারা হ্যাডোপ বিশেষজ্ঞদের নিয়োগের জন্য কাস্টম, উত্স-নির্দিষ্ট স্ক্রিপ্টগুলি একসাথে ডেটা সেটগুলিকে একত্রিত করার জন্য তৈরি করেছে। এই হডুপ বিশেষজ্ঞরা সাধারণত ডেটা ইন্টিগ্রেশন বা সত্তা রেজোলিউশন বিশেষজ্ঞ নন তবে তারা সংস্থার তাত্ক্ষণিক প্রয়োজনগুলি সমাধান করার জন্য যথাসাধ্য চেষ্টা করেন। এই বিশেষজ্ঞরা সাধারণত কঠোর এবং দ্রুত নিয়মগুলি লিখতে পিগ বা জাভা ব্যবহার করেন যা নির্দিষ্ট উত্স থেকে কাঠামোগত ডেটা কীভাবে একত্রিত করতে হয় তা নির্ধারণ করে, যেমন কোনও অ্যাকাউন্ট নম্বরের ভিত্তিতে রেকর্ডের মিল matching একবার দুটি উত্সের জন্য একটি স্ক্রিপ্ট লিখিত হয়ে গেলে, তৃতীয় উত্স যুক্ত করার দরকার হলে প্রথম স্ক্রিপ্টটি ফেলে দিতে হবে এবং তিনটি নির্দিষ্ট উত্সকে একত্রিত করার জন্য একটি নতুন স্ক্রিপ্ট ডিজাইন করা হয়েছে। একই সূত্রটি ঘটে যদি অন্য উত্স যুক্ত করা হয় এবং ইত্যাদি। কেবল এই পদ্ধতির অকার্যকরই নয়, স্কেল প্রয়োগ করার সময় এটি ব্যর্থ হয়, প্রান্তের কেসগুলি খারাপভাবে পরিচালনা করে, ফলে প্রচুর পরিমাণে সদৃশ রেকর্ড তৈরি হতে পারে এবং প্রায়শই অনেকগুলি রেকর্ড একত্রিত করা হয় যা সংযুক্ত করা উচিত নয়।