অ্যামাজন সেজমেকার ডেটা র্যাংলার মেশিন লার্নিং (ML) অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডেটা প্রস্তুত করার জন্য ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য দ্রুততম এবং সহজতম উপায়। ডেটা র্যাংলারের সাহায্যে, আপনি বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের প্রক্রিয়াটিকে সহজ করতে পারেন এবং একটি একক ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেসের মাধ্যমে ডেটা নির্বাচন, পরিষ্কারকরণ, অন্বেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সহ ডেটা প্রস্তুতির কর্মপ্রবাহের প্রতিটি ধাপ সম্পূর্ণ করতে পারেন। ডেটা র্যাংলার 300টি অন্তর্নির্মিত ডেটা ট্রান্সফরমেশন রেসিপি সহ আসে যা আপনি দ্রুত স্বাভাবিককরণ, রূপান্তর এবং বৈশিষ্ট্যগুলি একত্রিত করতে ব্যবহার করতে পারেন। ডেটা র্যাংলারে ডেটা নির্বাচন টুলের সাহায্যে, আপনি বিভিন্ন ডেটা উত্স থেকে দ্রুত ডেটা নির্বাচন করতে পারেন, যেমন আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (অ্যামাজন এস 3), অ্যামাজন অ্যাথেনা, এবং আমাজন রেডশিফ্ট.
AWS লেক গঠন ক্রস-অ্যাকাউন্ট ক্ষমতাগুলি একটি কেন্দ্রীভূত পদ্ধতির মাধ্যমে একাধিক অ্যাকাউন্ট জুড়ে বিতরণ করা ডেটা লেকগুলিকে সুরক্ষিত এবং পরিচালনাকে সহজ করে, অ্যাথেনা টেবিলগুলিতে সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে।
এই পোস্টে, আমরা দেখিয়েছি কিভাবে ডেটা র্যাংলারের জন্য ক্রস-অ্যাকাউন্ট অ্যাক্সেস সক্ষম করা যায় উৎস হিসেবে এথেনা ব্যবহার করে এবং লেক ফরমেশনকে কেন্দ্রীয় ডেটা শাসন ক্ষমতা হিসেবে। নিম্নলিখিত আর্কিটেকচার ডায়াগ্রামে দেখানো হয়েছে, অ্যাকাউন্ট A হল ডেটা লেক অ্যাকাউন্ট যা ETL পাইপলাইন থেকে প্রাপ্ত সমস্ত ML- প্রস্তুত ডেটা ধারণ করে। অ্যাকাউন্ট B হল ডেটা সায়েন্স অ্যাকাউন্ট যেখানে ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি দল ডেটা ট্রান্সফরমেশন কম্পাইল এবং চালানোর জন্য ডেটা র্যাংলার ব্যবহার করে। লেক ফর্মেশন অনুমতির মাধ্যমে অ্যাকাউন্ট A-এর ডেটা লেকে অবস্থিত ডেটা টেবিলগুলিতে অ্যাক্সেস করতে আমাদের অ্যাকাউন্ট B-এ ডেটা র্যাংলারের জন্য ক্রস-অ্যাকাউন্ট অনুমতি সক্ষম করতে হবে।
এই আর্কিটেকচারের সাহায্যে, ডেটা লেক অ্যাকাউন্টের বাইরের ডেটা বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীরা হ্রদ থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে এবং ডেটা র্যাংলারের মাধ্যমে ডেটা রূপান্তর তৈরি করতে পারে।
আপনি সেটআপ প্রক্রিয়ার মধ্যে ডুব দেওয়ার আগে, অ্যাকাউন্ট জুড়ে ভাগ করা ডেটা ক্রল করা হয়েছে এবং এতে বিস্তারিত হিসাবে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে তা নিশ্চিত করুন পোস্ট. আমাদের অনুমান করা যাক এই প্রক্রিয়াটি সম্পন্ন হয়েছে এবং ডাটাবেস এবং টেবিলগুলি ইতিমধ্যেই লেক ফর্মেশনে বিদ্যমান।
এই সমাধানটি বাস্তবায়নের জন্য নিম্নলিখিত উচ্চ-স্তরের পদক্ষেপগুলি রয়েছে:
- অ্যাকাউন্ট A-তে, লেক ফর্মেশন ব্যবহার করে আপনার S3 বালতি নিবন্ধন করুন এবং ডেটার জন্য প্রয়োজনীয় ডাটাবেস এবং টেবিল তৈরি করুন যদি বিদ্যমান না থাকে।
- লেক ফরমেশন অ্যাডমিনিস্ট্রেটর এখন অ্যাকাউন্ট A থেকে অন্যান্য অ্যাকাউন্টে ডেটাসেট শেয়ার করতে পারেন। লেক গঠন এই সম্পদ ব্যবহার করে শেয়ার করে AWS রিসোর্স অ্যাক্সেস ম্যানেজার (AWS RAM)।
- অ্যাকাউন্ট B-এ, AWS RAM ব্যবহার করে রিসোর্স শেয়ারের অনুরোধ গ্রহণ করুন। লেক গঠনের মাধ্যমে ভাগ করা টেবিলের জন্য একটি স্থানীয় সম্পদ লিঙ্ক তৈরি করুন এবং একটি স্থানীয় ডাটাবেস তৈরি করুন।
- এর পরে, আপনাকে এর জন্য অনুমতি দিতে হবে সেজমেকার স্টুডিও শেয়ার করা টেবিল এবং আগের ধাপে আপনার তৈরি করা রিসোর্স লিঙ্ক অ্যাক্সেস করার জন্য অ্যাকাউন্ট B-এ কার্যকর করার ভূমিকা।
- ডেটা র্যাংলারে, অ্যাথেনা সংযোগকারী ব্যবহার করে ডেটাসেট অনুসন্ধান করতে এবং বৈশিষ্ট্য রূপান্তরগুলি সম্পাদন করতে অ্যাকাউন্ট বি-তে আপনার তৈরি স্থানীয় ডাটাবেস এবং সংস্থান লিঙ্কটি ব্যবহার করুন।
লেক ফর্মেশন ব্যবহার করে ডেটা লেক সেটআপ
শুরু করার জন্য, অ্যাকাউন্ট A-তে একটি কেন্দ্রীয় ডেটা লেক তৈরি করুন। আপনি নীতি এবং অনুমতি সহ ডেটা লেকে অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন এবং ডেটাবেস, টেবিল বা কলাম স্তরে অনুমতি নির্ধারণ করতে পারেন।
সেটআপ প্রক্রিয়া কিকস্টার্ট করতে, ডাউনলোড টাইটানিক ডেটাসেট .csv ফাইল এবং এটি আপনার S3 বালতিতে আপলোড করুন। আপনি ফাইল আপলোড করার পরে, আপনাকে লেক ফর্মেশনে বালতি নিবন্ধন করতে হবে। লেক গঠনের অনুমতিগুলি আপনার ডেটা লেকের ডেটার জন্য সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ সক্ষম করে।
বিঃদ্রঃ: যদি টাইটানিক ডেটাসেট ইতিমধ্যেই তালিকাভুক্ত করা হয়ে থাকে, তাহলে আপনি নীচের নিবন্ধন ধাপটি এড়িয়ে যেতে পারেন।
লেক ফরমেশনে আপনার S3 ডেটা স্টোর নিবন্ধন করুন
আপনার ডেটা স্টোর নিবন্ধন করতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- অ্যাকাউন্ট A-তে, লেক ফর্মেশন কনসোলে সাইন ইন করুন।
আপনি যদি প্রথমবার লেক ফরমেশন অ্যাক্সেস করেন, তাহলে আপনাকে অ্যাকাউন্টে অ্যাডমিনিস্ট্রেটর যোগ করতে হবে।
- নেভিগেশন ফলকে, অধীনে অনুমতিসমূহনির্বাচন অ্যাডমিন এবং ডাটাবেস নির্মাতা।
- অধীনে ডেটা লেক প্রশাসকনির্বাচন প্রদান.
আপনি এখন যোগ করুন এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (IAM) ব্যবহারকারী বা ডেটা লেক প্রশাসক হিসাবে অ্যাকাউন্ট A-এর জন্য নির্দিষ্ট ভূমিকা।
- অধীনে ডেটা লেক প্রশাসকদের পরিচালনা করুনজন্য IAM ব্যবহারকারী এবং ভূমিকা, আপনার ব্যবহারকারী বা ভূমিকা চয়ন করুন (এই পোস্টের জন্য, আমরা ব্যবহার করি
user-a
).
এটি অ্যাকাউন্ট A-এর IAM অ্যাডমিন ভূমিকাও হতে পারে।
- বেছে নিন সংরক্ষণ করুন.
- নিশ্চিত করুন
IAMAllowedPrincipals
গ্রুপ উভয়ের অধীনে তালিকাভুক্ত নয় ডেটা লেক প্রশাসক এবং ডেটাবেস স্রষ্টাগণ.
নিরাপত্তা সেটিংস সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন আপনার ডেটা লেকের জন্য ডিফল্ট নিরাপত্তা সেটিংস পরিবর্তন করা হচ্ছে.
এর পরে, আপনাকে ডেটা লেকের অবস্থান হিসাবে S3 বালতি নিবন্ধন করতে হবে।
- লেক গঠন কনসোলে, অধীনে নিবন্ধন করুন এবং পান করুননির্বাচন ডাটা লেকের অবস্থান.
এই পৃষ্ঠায় S3 বালতিগুলির একটি তালিকা প্রদর্শন করা উচিত যা লেক গঠনের জন্য ডেটা লেক স্টোরেজ সংস্থান হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছে। একটি একক S3 বালতি অনেক ডেটাসেটের সংগ্রহস্থল হিসাবে কাজ করতে পারে, অথবা আপনি পৃথক ডেটা উত্সের জন্য পৃথক বালতি ব্যবহার করতে পারেন।
- বেছে নিন অবস্থান নিবন্ধন করুন.
- জন্য Amazon S3 পথ, আপনার বালতি জন্য পথ প্রবেশ করুন.
- জন্য আইএএম ভূমিকাপছন্দ করা
AWSServiceRoleForLakeFormationDataAccess
. - বেছে নিন অবস্থান নিবন্ধন করুন.
এই পদক্ষেপের পরে, আপনি আপনার S3 বালতির নীচে দেখতে সক্ষম হবেন উপাত্ত হ্রদ অবস্থানগুলি.
একটি ডাটাবেস তৈরি করুন
এই ধাপটি ঐচ্ছিক। টাইটানিক ডেটাসেট ইতিমধ্যেই ক্রল এবং তালিকাভুক্ত করা থাকলে এই পদক্ষেপটি এড়িয়ে যান। ডেটাসেটের জন্য ডাটাবেস এবং টেবিল ডেটা লেকের মধ্যে আগে থেকে থাকা উচিত।
ডাটাবেসটি বিদ্যমান না থাকলে তা নিবন্ধন করতে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- লেক গঠন কনসোলে, অধীনে ডেটা ক্যাটালগনির্বাচন ডেটাবেস.
- বেছে নিন ডাটাবেস তৈরি করুন.
- জন্য ডাটাবেস বিশদ, নির্বাচন করুন ডেটাবেস.
- জন্য নাম, একটি নাম লিখুন (উদাহরণস্বরূপ,
titanic
). - জন্য অবস্থান, S3 ডেটা লেক বালতি পাথ প্রবেশ করুন.
- নির্বাচন না করা এই ডাটাবেসের টেবিলের জন্য শুধুমাত্র IAM অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার করুন.
- বেছে নিন ডাটাবেস তৈরি করুন.
- অধীনে কার্যপ্রণালীনির্বাচন অনুমতিসমূহ.
- বেছে নিন অনুমতি দেখুন.
- নিশ্চিত করুন যে
IAMAllowedPrincipals
গ্রুপ তালিকাভুক্ত করা হয় না।
এটি তালিকাভুক্ত হলে, নিশ্চিত করুন যে আপনি এই গ্রুপে অ্যাক্সেস প্রত্যাহার করেছেন।
আপনি এখন নীচে তালিকাভুক্ত তৈরি ডাটাবেস দেখতে সক্ষম হওয়া উচিত ডেটাবেস.
এছাড়াও আপনি লেক ফর্মেশন কনসোলের নীচে টেবিলটি দেখতে সক্ষম হবেন উপাত্ত তালিকা নেভিগেশন ফলকে, নীচে টেবিল. এই ডেমোর জন্য, আমাদের টেবিলের নাম অনুমান করা যাক titanic_datalake_bucket_as
নিচে দেখানো হয়েছে.
অ্যাকাউন্ট A-তে টেবিলের অনুমতি দিন
অ্যাকাউন্ট A-তে টেবিলের অনুমতি দিতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- অ্যাকাউন্ট A দিয়ে লেক ফর্মেশন কনসোলে সাইন ইন করুন।
- অধীনে ডেটা ক্যাটালগনির্বাচন টেবিল.
- নতুন তৈরি টেবিল নির্বাচন করুন.
- উপরে কার্যপ্রণালী মেনু, অধীনে অনুমতিসমূহনির্বাচন প্রদান.
- নির্বাচন করা আমার অ্যাকাউন্ট.
- জন্য IAM ব্যবহারকারী এবং ভূমিকা, ব্যবহারকারী বা ভূমিকা চয়ন করুন আপনি অ্যাক্সেস দিতে চান (এই পোস্টের জন্য, আমরা নির্বাচন করি৷
user-x
, অ্যাকাউন্ট A-এর মধ্যে একজন ভিন্ন ব্যবহারকারী)।
আপনি একটি কলাম ফিল্টার সেট করতে পারেন।
- জন্য কলামনির্বাচন কলাম অন্তর্ভুক্ত করুন.
- জন্য কলাম অন্তর্ভুক্ত করুন, থেকে প্রথম পাঁচটি কলাম বেছে নিন
titanic_datalake_bucket_as
টেবিল। - জন্য টেবিল অনুমতি, নির্বাচন করুন নির্বাচন করা.
- বেছে নেওয়া হয়েছে প্রদান.
- এখনও অ্যাকাউন্ট A-তে, এথেনা কনসোলে স্যুইচ করুন।
- একটি টেবিল পূর্বরূপ চালান.
আপনি প্রথম পাঁচটি কলাম দেখতে সক্ষম হওয়া উচিত titanic_datalake_bucket_as
পূর্ববর্তী ধাপে দেওয়া অনুমতি অনুযায়ী টেবিল।
আমরা এই Athena ধাপের মাধ্যমে অ্যাকাউন্ট A-এর মধ্যে ডেটা লেক টেবিলে স্থানীয় অ্যাক্সেস বৈধ করেছি। এর পরে, আসুন একটি বহিরাগত অ্যাকাউন্টে অ্যাক্সেস মঞ্জুর করি, আমাদের ক্ষেত্রে, একই টেবিলের জন্য অ্যাকাউন্ট বি।
অ্যাকাউন্ট B-এ টেবিলের অনুমতি দিন
এই বাহ্যিক অ্যাকাউন্টটি ডেটা র্যাংলার চালানোর অ্যাকাউন্ট। টেবিলের অনুমতি দিতে, নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- একাউন্ট A এর মধ্যে থাকা কার্যপ্রণালী মেনু, অধীনে অনুমতিসমূহনির্বাচন প্রদান.
- নির্বাচন করা বাহ্যিক অ্যাকাউন্ট.
- জন্য AWS অ্যাকাউন্ট আইডি, অ্যাকাউন্ট B এর অ্যাকাউন্ট আইডি লিখুন।
- টেবিলের একই প্রথম পাঁচটি কলাম বেছে নিন।
- জন্য টেবিল অনুমতি এবং মঞ্জুরযোগ্য অনুমতি, নির্বাচন করুন নির্বাচন করা.
- বেছে নিন প্রদান.
আপনাকে অবশ্যই থেকে সুপার অনুমতি প্রত্যাহার করতে হবে৷ IAMAllowedPrincipals
বাহ্যিক অ্যাক্সেস দেওয়ার আগে এই টেবিলের জন্য গ্রুপ করুন। আপনি এটি করতে পারেন কার্যপ্রণালী মেনু অধীন অনুমতি দেখুন, তাহলে বেছে নাও IAMAঅনুমোদিত প্রিন্সিপাল এবং নির্বাচন করুন প্রত্যাহার করুন।
- AWS RAM কনসোলে, এখনও অ্যাকাউন্ট A-তে, অধীনে আমার দ্বারা শেয়ার করা হয়েছেনির্বাচন ভাগ করা সম্পদ.
আমরা এই পৃষ্ঠায় একটি লেক গঠন এন্ট্রি খুঁজে পেতে পারেন.
- অ্যাকাউন্ট B এ স্যুইচ করুন।
- AWS RAM কনসোলে, নিচে আমার সাথে ভাগ, আপনি অ্যাকাউন্ট A-তে লেক ফরমেশন থেকে একটি আমন্ত্রণ দেখতে পাচ্ছেন।
- নির্বাচন করে আমন্ত্রণ গ্রহণ করুন সম্পদ ভাগ গ্রহণ করুন.
আপনি এটি গ্রহণ করার পরে, উপর সম্পদ শেয়ার পৃষ্ঠায়, আপনার শেয়ার করা লেক ফর্মেশন এন্ট্রি দেখতে হবে, যা ক্যাটালগ, ডাটাবেস এবং টেবিলের তথ্য এনক্যাপসুলেট করে।
অ্যাকাউন্ট B-এর লেক ফর্মেশন কনসোলে, আপনি অ্যাকাউন্ট A-এর মালিকানাধীন শেয়ার্ড টেবিল খুঁজে পেতে পারেন টেবিল পৃষ্ঠা যদি আপনি এটি দেখতে না পান, আপনি আপনার স্ক্রীন রিফ্রেশ করতে পারেন এবং সংস্থানটি শীঘ্রই প্রদর্শিত হবে৷
অ্যাকাউন্ট B-এর মধ্যে এই ভাগ করা টেবিলটি ব্যবহার করতে, আপনাকে লেক ফর্মেশনে অ্যাকাউন্ট B-এর স্থানীয় একটি ডাটাবেস তৈরি করতে হবে।
- লেক গঠন কনসোলে, অধীনে ডেটাবেসনির্বাচন ডাটাবেস তৈরি করুন.
- ডাটাবেসের নাম দিন
local_db
.
এর পরে, লেক ফর্মেশনে ভাগ করা টাইটানিক টেবিলের জন্য, আপনাকে একটি সংস্থান লিঙ্ক তৈরি করতে হবে। রিসোর্স লিঙ্কগুলি হল ডেটা ক্যাটালগ অবজেক্ট যা মেটাডেটা ডেটাবেস এবং টেবিলের সাথে লিঙ্ক করে, সাধারণত অন্যান্য AWS অ্যাকাউন্ট থেকে ভাগ করা ডাটাবেস এবং টেবিলের সাথে। তারা ডেটা লেকে ডেটাতে ক্রস-অ্যাকাউন্ট অ্যাক্সেস সক্ষম করতে সহায়তা করে।
- টেবিলের বিশদ পৃষ্ঠায়, কার্যপ্রণালী মেনু, নির্বাচন করুন রিসোর্স লিঙ্ক তৈরি করুন.
- জন্য রিসোর্স লিঙ্কের নাম, একটি নাম লিখুন (উদাহরণস্বরূপ,
titanic_local
). - জন্য ডেটাবেস, আপনি পূর্বে তৈরি স্থানীয় ডাটাবেস নির্বাচন করুন.
- জন্য মান ভাগ করা টেবিল এবং ভাগ করা টেবিল এর ডাটাবেস অ্যাকাউন্ট A-এর সাথে মিলিত হওয়া উচিত এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে জনবহুল হওয়া উচিত।
- জন্য শেয়ার করা টেবিলের মালিক আইডি, অ্যাকাউন্ট A এর অ্যাকাউন্ট আইডি নির্বাচন করুন।
- বেছে নিন সৃষ্টি.
- নেভিগেশন ফলকে, অধীনে ডেটা ক্যাটালগনির্বাচন সেটিংস.
- নিশ্চিত করা শুধুমাত্র IAM অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার করুন নতুন ডাটাবেস এবং টেবিলের জন্য নিষ্ক্রিয় করা হয়েছে।
এটি নিশ্চিত করা যে লেক গঠন ডাটাবেস এবং টেবিলের অনুমতিগুলি পরিচালনা করে।
- SageMaker কনসোলে স্যুইচ করুন।
- স্টুডিও কন্ট্রোল প্যানেলে, অধীনে স্টুডিও সারাংশ, মৃত্যুদন্ড কার্যকর করার ভূমিকার ARN অনুলিপি করুন।
- স্থানীয় ডাটাবেস, ভাগ করা টেবিল এবং অ্যাকাউন্ট B-এর লেক ফর্মেশনে আপনার পূর্বে থাকা স্থানীয় টেবিল অ্যাক্সেস করার জন্য আপনাকে এই ভূমিকার অনুমতি দিতে হবে।
- আপনাকে এই ভূমিকার সাথে নিম্নলিখিত কাস্টম নীতি সংযুক্ত করতে হবে৷ এই নীতি স্টুডিওকে লেক ফর্মেশনের মাধ্যমে ডেটা অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেয় এবং অ্যাকাউন্ট B-কে অনুসন্ধানের জন্য ডেটা পার্টিশন পেতে অনুমতি দেয়
titanic
তৈরি টেবিল থেকে ডেটাসেট:
- লেক ফর্মেশন কনসোলে ফিরে যান।
- এখানে, শেয়ার করা অ্যাক্সেস করার জন্য আমাদের সেজমেকার এক্সিকিউশন ভূমিকার জন্য অনুমতি দিতে হবে
titanic_datalake_bucket_as
টেবিল।
এটি সেই টেবিল যা আপনি AWS RAM এর মাধ্যমে অ্যাকাউন্ট A থেকে অ্যাকাউন্ট B এ শেয়ার করেছেন।
- অ্যাকাউন্ট B-এ, টেবিলের বিশদ পৃষ্ঠায়, তে কার্যপ্রণালী মেনু, অধীনে অনুমতিসমূহনির্বাচন প্রদান.
- সারণি এবং পাঁচটি কলামে ভূমিকা অ্যাক্সেস মঞ্জুর করুন৷
- অবশেষে, অ্যাকাউন্ট বি-তে স্থানীয় টাইটানিক টেবিল অ্যাক্সেস করার জন্য সেজমেকারকে কার্যকর করার ভূমিকার অনুমতি দিন।
স্টুডিওতে ক্রস-অ্যাকাউন্ট ডেটা অ্যাক্সেস
এই চূড়ান্ত পর্যায়ে, ডেটা র্যাংলার ইন্টারফেসে এটি পরীক্ষা করে এখন পর্যন্ত স্থাপন করা পদক্ষেপগুলি যাচাই করার জন্য আপনার প্রস্তুত হওয়া উচিত।
- উপরে আমদানি ট্যাব, জন্য তথ্য আমদানিনির্বাচন অ্যামাজন অ্যাথেনা আপনার ডেটা উত্স হিসাবে।
- জন্য ডেটা ক্যাটালগনির্বাচন AwsDataCatalog.
- জন্য ডেটাবেস, অ্যাকাউন্ট B এ আপনার তৈরি করা স্থানীয় ডাটাবেসটি বেছে নিন (
local_db
).
আপনি স্থানীয় টেবিল দেখতে সক্ষম হওয়া উচিত (titanic_local
) ডান ফলকে।
- এর নির্বাচিত কলামগুলি দেখতে নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে দেখানো হিসাবে একটি এথেনা কোয়েরি চালান৷
titanic
লেক ফরমেশনে (অ্যাকাউন্ট বি) সেজমেকার এক্সিকিউশন রোলকে আপনি যে ডেটাসেট দিয়েছেন। - বেছে নিন ডেটাসেট আমদানি করুন।
- জন্য ডেটাসেটের নাম, একটি নাম লিখুন (উদাহরণস্বরূপ,
titanic-dataset
). - বেছে নিন বিজ্ঞাপন.
এটি টাইটানিক ডেটাসেট আমদানি করে, এবং আপনি ভিজ্যুয়াল ব্লক সহ ডেটা প্রবাহ পৃষ্ঠা দেখতে সক্ষম হবেন প্রস্তুত করা ট্যাব।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা লেক ফর্মেশন এবং AWS RAM ব্যবহার করে ডেটা র্যাংলারের জন্য ক্রস-অ্যাকাউন্ট অ্যাক্সেস কীভাবে সক্ষম করতে হয় তা প্রদর্শন করেছি। এই পদ্ধতি অনুসরণ করে, সংস্থাগুলি একাধিক ডেটা সায়েন্স এবং ইঞ্জিনিয়ারিং দলকে একটি কেন্দ্রীয় ডেটা লেক থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করতে এবং ধারাবাহিকভাবে বৈশিষ্ট্য পাইপলাইন এবং রূপান্তর রেসিপি তৈরি করার অনুমতি দিতে পারে। ডেটা র্যাংলার সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, দেখুন অ্যামাজন সেজমেকার ডেটা র্যাংলার পেশ করা হচ্ছে, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য ডেটা প্রস্তুত করার জন্য একটি ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস এবং অ্যামাজন সেজমেকার ডেটা র্যাংলারের সাথে আপনার এমএল পাইপলাইনে অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ, বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল এবং আপনার ডেটা প্রবাহকে কার্যকর করা.
Data Wrangler কে চেষ্টা করে দেখুন এবং মন্তব্য বিভাগে আপনার প্রতিক্রিয়া এবং প্রশ্ন শেয়ার করুন।
লেখক সম্পর্কে
রিজওয়ান গিলানি অ্যামাজন সেজমেকারের একজন সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ইঞ্জিনিয়ার। তার আবেগ মেশিন লার্নিংকে আরও ইন্টারেক্টিভ এবং স্কেলে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলার সাথে জড়িত। এর আগে, তিনি অ্যালেক্সা কমিউনিকেশন চালুকারী মূল দলের অংশ হিসাবে অ্যামাজন আলেক্সায় কাজ করেছিলেন।
ফি নিগুইন ডাটা লেক, বিশ্লেষণ, শব্দার্থবিদ্যা প্রযুক্তি এবং মেশিন লার্নিং এর উপর বিশেষ ফোকাস দিয়ে গ্রাহকদের তাদের ক্লাউড যাত্রায় সাহায্য করে AWS-এর একজন সমাধান স্থপতি। তার অবসর সময়ে, আপনি তাকে কাজের জন্য বাইক চালানো, তার ছেলের ফুটবল দলকে প্রশিক্ষন দিতে বা তার পরিবারের সাথে প্রকৃতিতে হাঁটা উপভোগ করতে পারেন।
অরুণপ্রসথ শংকর AWS এর সাহায্যে একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং (এআই / এমএল) বিশেষজ্ঞ সলিউশন সমাধান আর্কিটেক্ট যা বিশ্বব্যাপী গ্রাহকদের মেঘে কার্যকরভাবে এবং দক্ষতার সাথে তাদের এআই সমাধানগুলি স্কেল করতে সহায়তা করে। অল্প সময়ে, অরুণ সায়েন্স-ফাই সিনেমা দেখা এবং শাস্ত্রীয় সংগীত শুনতে উপভোগ করেন।
- প্রবেশ
- হিসাব
- কর্ম
- অ্যাডমিন
- AI
- আলেক্সা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আজারবাইজান আলেক্সা
- আমাজন সেজমেকার
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- অ্যাপ্লিকেশন
- স্থাপত্য
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কৃত্রিম গোয়েন্দা এবং মেশিন লার্নিং
- ডেস্কটপ AWS
- নির্মাণ করা
- মেঘ
- স্তম্ভ
- মন্তব্য
- যোগাযোগমন্ত্রী
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য এক্সেস
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা লেক
- তথ্য বিজ্ঞান
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- উন্নয়ন
- প্রকৌশলী
- প্রকৌশল
- প্রকৌশলী
- ফাঁসি
- অন্বেষণ
- পরিবার
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- প্রথম
- প্রথমবার
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- GIF
- বিশ্বব্যাপী
- শাসন
- গ্রুপ
- কিভাবে
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- আমি
- পরিচয়
- সুদ্ধ
- তথ্য
- বুদ্ধিমত্তা
- ইন্টারেক্টিভ
- IT
- শিক্ষা
- উচ্চতা
- LINK
- তালিকা
- শ্রবণ
- স্থানীয়
- অবস্থান
- মেশিন লার্নিং
- মেকিং
- ম্যাচ
- ML
- চলচ্চিত্র
- সঙ্গীত
- ন্যাভিগেশন
- অন্যান্য
- মালিক
- নীতি
- নীতি
- প্রি
- র্যাম
- রেসিপি
- নিবন্ধন
- সংস্থান
- Resources
- চালান
- দৌড়
- ঋষি নির্মাতা
- স্কেল
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞানীরা
- স্ক্রিন
- নিরাপত্তা
- নির্বাচিত
- শব্দার্থবিদ্যা
- সেট
- শেয়ার
- ভাগ
- শেয়ারগুলি
- সহজ
- So
- সকার
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সলিউশন
- পর্যায়
- শুরু
- বিবৃতি
- স্টোরেজ
- দোকান
- সুইচ
- প্রযুক্তি
- পরীক্ষামূলক
- সময়
- রুপান্তর
- us
- ব্যবহারকারী
- চেক
- কল্পনা
- মধ্যে
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ