Apache Spark হলো একটা unified computing engine — মানে, এটা একসাথে সব ধরনের ডেটা কাজ করতে পারে:
batch processing, streaming, machine learning, এমনকি graph processing পর্যন্ত!
এই ব্লগে আমরা সহজভাবে জানবো Spark-এর মূল ৫টা টার্ম:
Unified, Computing Engine, Libraries, Parallel Processing, আর Computer Cluster —
সহজ ব্যাখ্যা + বাস্তব উদাহরণসহ।
🧩 ১️⃣ Unified — “সবকিছু এক জায়গায়”
Definition:
Unified মানে হলো — Spark এক প্ল্যাটফর্মেই বিভিন্ন ধরনের ডেটা কাজ করতে পারে।
Explanation:
অন্য সিস্টেমে যেমন batch data, real-time data, আর machine learning-এর জন্য আলাদা টুল লাগে —
Spark সেগুলো একসাথে সামলাতে পারে।
Example:
একটা কোম্পানি দিনে ১০ লাখ transaction process করে (batch data)
এবং real-time fraud detection করতে চায় (streaming data)।
👉 Spark দিয়ে দুটোই করা যায় — এক প্ল্যাটফর্মে!
⚙️ ২️⃣ Computing Engine — “ডেটার জন্য মস্তিষ্ক”
Definition:
Computing engine হলো এমন সফটওয়্যার যা বড় ডেটার ওপর computation (গণনা বা প্রসেসিং) করে।
Explanation:
Spark engine ডেটা নেয়, ভাগ করে, মেমোরিতে রাখে, আর বিশাল ডেটার ওপর দ্রুত কাজ করে।
এটা অনেকটা তোমার কম্পিউটারের CPU’র মতো — কিন্তু ডেটা প্রসেস করার জন্য।
Example:
তুমি যদি কোটি কোটি ইউজারের লগ ডেটা থেকে "কোন টাইমে সবচেয়ে বেশি ইউজার অনলাইন থাকে" বের করতে চাও,
Spark সেটা মিনিটে বের করে ফেলতে পারে — কারণ সে একসাথে হাজার কম্পিউটারে কাজ চালায়!
📚 ৩️⃣ Libraries — “রেডিমেড টুলবক্স”
Definition:
Libraries হলো Spark-এর তৈরি কিছু ফিচার প্যাকেজ, যেগুলো দিয়ে নির্দিষ্ট ধরনের কাজ করা যায়।
Explanation:
Spark-এর libraries তোমাকে আলাদা টুল ছাড়া সহজে অনেক কিছু করতে দেয়।
Examples:
লাইব্রেরি কাজ
Spark SQL SQL query দিয়ে ডেটা পড়া ও বিশ্লেষণ
Spark MLlib Machine Learning মডেল বানানো
Spark Streaming রিয়েল-টাইম ডেটা প্রোসেস করা
GraphX নেটওয়ার্ক বা গ্রাফ ডেটা নিয়ে কাজ করা
⚡ ৪️⃣ Parallel Processing — “একসাথে অনেক কম্পিউটার কাজ করে”
Definition:
Parallel processing মানে হলো — বড় কাজকে ছোট ছোট ভাগে ভাগ করে একসাথে অনেক কম্পিউটারে কাজ করানো।
Explanation:
এভাবে কাজ ভাগ করে নিলে সময় অনেক বাঁচে।
Spark ডেটাকে বিভিন্ন “partition”-এ ভাগ করে একই সময়ে কাজ করায়।
Example:
তুমি ১০০ পাতার রিপোর্ট সারসংক্ষেপ করতে চাও।
যদি ১০ জন মিলে প্রত্যেকে ১০ পাতা করে করে করে,
তাহলে পুরো কাজ ১০ গুণ দ্রুত শেষ হবে।
👉 Spark একইভাবে ডেটা ভাগ করে parallelly প্রসেস করে।
🖥️ ৫️⃣ Computer Cluster — “অনেক কম্পিউটার একসাথে কাজ করা টিম”
Definition:
Cluster হলো এমন একটা সিস্টেম যেখানে অনেকগুলো কম্পিউটার (nodes) একসাথে যুক্ত হয়ে কাজ করে।
Explanation:
Spark একা কাজ করে না — এটা cluster-এর মধ্যে run করে।
একটা cluster-এ থাকে:
Master node → কাজ ভাগ করে দেয়
Worker nodes → আসল প্রসেসিং করে
Example:
Netflix বা Amazon-এর ডেটা প্রোসেসিং ক্লাস্টারে হয়।
হাজার হাজার সার্ভার মিলে তাদের ডেটা বিশ্লেষণ করে।
🔄 সারাংশ টেবিলে:
টার্ম মানে (সহজভাবে) উদাহরণ
Unified এক প্ল্যাটফর্মে সব ডেটা কাজ Batch + Streaming একসাথে
Computing Engine ডেটা প্রসেস করার “ইঞ্জিন” ডেটা থেকে insights বের করা
Libraries রেডিমেড ফিচার প্যাক Spark SQL, MLlib
Parallel Processing একসাথে অনেক কম্পিউটারে কাজ ১০ জন মিলে কাজ করা
Computer Cluster অনেক কম্পিউটারের দল Netflix ডেটা সার্ভার
Top comments (0)