ETL কি?
ETL হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা একাধিক সোর্স সিস্টেম থেকে ডেটা বের করে, এটিকে পরিবর্তন করে (গণনা, সংযোজন ইত্যাদির মাধ্যমে), এবং তারপরে এটি ডেটা গুদাম সিস্টেমে রাখে। ETL মানে Extract, Transform এবং Load।
এটি বিশ্বাস করা সহজ যে একটি ডেটা গুদাম তৈরি করা অনেকগুলি উত্স থেকে ডেটা টেনে আনা এবং ডেটা গুদাম ডাটাবেসে খাওয়ানোর মতোই সহজ। এটি কেস থেকে অনেক দূরে, এবং একটি জটিল ETL পদ্ধতি প্রয়োজন। ETL প্রক্রিয়া, যা প্রযুক্তিগতভাবে জটিল, এতে ডেভেলপার, বিশ্লেষক, পরীক্ষক এবং সিনিয়র এক্সিকিউটিভ সহ বিভিন্ন স্টেকহোল্ডারদের সক্রিয় অংশগ্রহণ জড়িত।
সিদ্ধান্ত গ্রহণের হাতিয়ার হিসাবে এর মান সংরক্ষণ করতে, ডেটা গুদাম ব্যবস্থাকে ব্যবসায়িক উন্নয়নের সাথে সিঙ্কে বিকাশ করতে হবে। ETL হল একটি ডেটা গুদাম ব্যবস্থার একটি নিয়মিত (দৈনিক, সাপ্তাহিক, মাসিক) প্রক্রিয়া যা অবশ্যই চটপটে, স্বয়ংক্রিয় এবং সঠিকভাবে নথিভুক্ত হতে হবে।
ETL কিভাবে কাজ করে?
এখানে আমরা শিখব কিভাবে ETL প্রক্রিয়া ধাপে ধাপে কাজ করে:
ধাপ 1) নিষ্কাশন
উৎস সিস্টেম থেকে ডেটা বের করা হয় এবং নিষ্কাশনের সময় স্টেজিং এলাকায় স্থাপন করা হয়। যদি কোন রূপান্তরের প্রয়োজন হয়, সেগুলি স্টেজিং এলাকায় সঞ্চালিত হয় যাতে উত্স সিস্টেমের কর্মক্ষমতা ক্ষতিগ্রস্ত না হয়। রোলব্যাক করা কঠিন হবে যদি ক্ষতিগ্রস্ত ডেটা উৎস থেকে সরাসরি ডেটা গুদাম ডাটাবেসে স্থানান্তর করা হয়। নিষ্কাশিত ডেটা ডেটা গুদামে সরানোর আগে, এটি স্টেজিং এলাকায় যাচাই করা যেতে পারে।
ডেটা গুদামগুলি বিভিন্ন হার্ডওয়্যার, ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, অপারেটিং সিস্টেম এবং যোগাযোগ প্রোটোকলের সাথে সিস্টেমগুলিকে একত্রিত করতে পারে। ডেটা গুদামগুলিকে আলাদা ডিবিএমএস, হার্ডওয়্যার, অপারেটিং সিস্টেম এবং যোগাযোগ প্রোটোকলের সাথে সিস্টেমগুলিকে একত্রিত করতে হবে। উত্সগুলিতে মেইনফ্রেম, কাস্টমাইজড অ্যাপ্লিকেশন, পয়েন্ট-অফ-কন্টাক্ট ডিভাইস যেমন এটিএম এবং কল সুইচ, টেক্সট ফাইল, স্প্রেডশীট, ইআরপি, বিক্রেতা এবং অংশীদারদের থেকে ডেটা এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
সুতরাং, ডেটা বের করার আগে এবং এটি শারীরিকভাবে লোড করার আগে, একটি যৌক্তিক ডেটা মানচিত্র প্রয়োজন। উত্স এবং লক্ষ্য ডেটার মধ্যে সংযোগ এই ডেটা মানচিত্রে দেখানো হয়েছে৷
তিনটি তথ্য নিষ্কাশন পদ্ধতি:
- আংশিক নিষ্কাশন - যদি একটি রেকর্ড পরিবর্তন করার সময় উত্স সিস্টেম আপনাকে সতর্ক করে, এটি ডেটা প্রাপ্ত করার সবচেয়ে সহজ উপায়।
- আংশিক নিষ্কাশন (আপডেট বিজ্ঞপ্তি ছাড়া) - একটি আপডেট ঘটলে সমস্ত সিস্টেম একটি বিজ্ঞপ্তি প্রদান করতে পারে না; কিন্তু, তারা পরিবর্তন করা রেকর্ডগুলি নির্দেশ করতে পারে এবং সেই রেকর্ডগুলির নিষ্কাশন প্রদান করতে পারে।
- সম্পূর্ণ নির্যাস - কোন ডেটা আদৌ পরিবর্তিত হয়েছে তা নির্ধারণ করতে কিছু সিস্টেম অক্ষম। এই পরিস্থিতিতে, সিস্টেম থেকে ডেটা বের করার একমাত্র উপায় হল সম্পূর্ণ নির্যাস সঞ্চালন করা। এই পদ্ধতির জন্য পূর্ববর্তী নির্যাসের একটি ব্যাকআপ থাকা প্রয়োজন৷
যে পরিবর্তনগুলি করা হয়েছে তা শনাক্ত করার জন্য হাতে একই বিন্যাস।
গৃহীত পদ্ধতি নির্বিশেষে, নিষ্কাশন উত্স সিস্টেমের কর্মক্ষমতা বা প্রতিক্রিয়া সময়ের উপর প্রভাব ফেলবে না। এগুলি হল রিয়েল-টাইম প্রোডাকশন ডাটাবেস। যেকোন মন্থরতা বা লকিং কোম্পানির বটম লাইনে প্রভাব ফেলতে পারে।
ধাপ 2) রূপান্তর
উৎস সার্ভার থেকে পুনরুদ্ধার করা ডেটা কাঁচা এবং তার আসল অবস্থায় অব্যবহারযোগ্য। ফলস্বরূপ, এটি পরিষ্কার, ম্যাপ করা এবং রূপান্তরিত করা আবশ্যক। বাস্তবে, এটি হল মূল পদক্ষেপ যেখানে ETL প্রক্রিয়া মূল্য যোগ করে এবং অর্থপূর্ণ BI রিপোর্ট তৈরি করার জন্য ডেটা রূপান্তর করে।
এটি একটি মূল ETL ধারণা যেখানে আপনি নিষ্কাশিত ডেটাতে ফাংশনের একটি সংগ্রহ প্রয়োগ করেন। সরাসরি সরানো or dat মাধ্যমে পাসa হল ডেটার ধরন যার কোন রূপান্তরের প্রয়োজন হয় না।
রূপান্তর পদক্ষেপের সময় আপনি ডেটাতে কাস্টমাইজড অপারেশন চালাতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন ক্লায়েন্ট একটি সমষ্টি-অফ-বিক্রয় রাজস্ব চায় যা ডাটাবেসে বিদ্যমান নেই। অথবা যদি একটি টেবিলের প্রথম এবং শেষ নামগুলি পৃথক কলামে থাকে। লোড করার আগে, তারা একত্রিত করা যেতে পারে।
নিম্নলিখিত তথ্য অখণ্ডতা সমস্যা কিছু উদাহরণ:
- একই ব্যক্তির বিভিন্ন বানান, যেমন প্রশান্ত, পারশান্ত এবং ইত্যাদি।
- একটি কোম্পানির নাম উপস্থাপন করার অনেক উপায় আছে, যেমন Google, Google Inc.
- ক্লিভল্যান্ড এবং ক্লিভল্যান্ডের মতো বিভিন্ন নাম ব্যবহার করা হয়।
- এটা সম্ভব যে একই ক্লায়েন্টের জন্য বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা একাধিক অ্যাকাউন্ট নম্বর তৈরি করা হয়।
- কিছু তথ্য প্রয়োজনীয় ফাইল ফাঁকা রাখা হয়.
ধাপ 3) লোড হচ্ছে
ETL প্রক্রিয়ার চূড়ান্ত পর্যায় হল লক্ষ্য ডেটা গুদাম ডাটাবেসে ডেটা লোড করা। একটি সাধারণ ডেটা গুদামে তুলনামূলকভাবে অল্প সময়ের মধ্যে প্রচুর পরিমাণে ডেটা লোড করা হয়। ফলস্বরূপ, লোড প্রক্রিয়া কর্মক্ষমতা জন্য অপ্টিমাইজ করা উচিত.
লোড ব্যর্থতার ক্ষেত্রে, পুনরুদ্ধারের পদ্ধতিগুলি স্থাপন করা উচিত যাতে ডেটা অখণ্ডতার সাথে আপস না করে ব্যর্থতার বিন্দু থেকে অপারেশনগুলি পুনরায় শুরু করতে পারে। ডেটা গুদাম প্রশাসকদের অবশ্যই সার্ভারের কর্মক্ষমতার উপর ভিত্তি করে নিরীক্ষণ, চালিয়ে যাওয়া এবং লোড বন্ধ করতে হবে।
লোডিং এর প্রকারভেদ:
- প্রাথমিক লোড — সব পূরণ করা
তথ্য গুদাম টেবিল - ইনক্রিমেন্টাল লোড — বাস্তবায়ন চলমান
নিয়মিত প্রয়োজন অনুযায়ী পরিবর্তন - সম্পূর্ণ রিফ্রেশ - বিষয়বস্তু পরিষ্কার করা
এক বা একাধিক টেবিলের এবং তাজা ডেটা দিয়ে পুনরায় লোড করা
লোড যাচাইকরণ
- চেক করুন যে কী ফিল্ড ডেটা অনুপস্থিত বা শূন্য নয়।
- লক্ষ্য টেবিলের উপর ভিত্তি করে মডেলিং দৃশ্যগুলি পরীক্ষা করা উচিত।
- সম্মিলিত মান 3 এবং গণনা করা পরিমাপ পরীক্ষা করুন।
- মাত্রা এবং ইতিহাস টেবিলে ডেটা পরীক্ষা করে।
- লোডেড ফ্যাক্ট এবং ডাইমেনশন টেবিলে BI রিপোর্টগুলি পরীক্ষা করুন।
PythonScript ব্যবহার করে ETL সেট আপ করা হচ্ছে
ফলস্বরূপ, ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার জন্য ডেটা একত্রিত করার জন্য আপনাকে অবশ্যই কয়েকটি ডেটাবেস থেকে একটি ডেটা গুদামে মৌলিক এক্সট্র্যাক্ট ট্রান্সফর্ম লোড (ETL) কার্যকর করতে হবে। অনেকগুলি ETL প্যাকেজ উপলব্ধ রয়েছে যা আপনি বিশ্বাস করেছিলেন যেগুলি আপনার মৌলিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে অতিরিক্ত ছিল৷
এই নিবন্ধে আমি আপনাকে দেখাব কিভাবে MySQL, SQL-server এবং firebird থেকে ডেটা বের করতে হয়। পাইথন 3.6 ব্যবহার করে, ডেটা রূপান্তর করুন এবং SQL-সার্ভারে (ডেটা গুদাম) লোড করুন।
প্রথমত, আমাদের প্রকল্পের জন্য একটি ডিরেক্টরি তৈরি করতে হবে:
python_etl |__main.py |__db_credentials.py |__variables.py |__sql_queries.py |__etl.py
পাইথন ব্যবহার করে ETL সেট আপ করতে, আপনাকে আপনার প্রকল্প ডিরেক্টরিতে নিম্নলিখিত ফাইলগুলি তৈরি করতে হবে.
- db_credentials.py: সমস্ত ডাটাবেসের সাথে সংযোগ করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত তথ্য থাকা উচিত। যেমন ডাটাবেস পাসওয়ার্ড, পোর্ট নম্বর ইত্যাদি।
- sql_queries.py: স্ট্রিং ফরম্যাটে ডেটা নিষ্কাশন এবং লোড করার জন্য সাধারণভাবে ব্যবহৃত সমস্ত ডাটাবেস কোয়েরি পাওয়া উচিত।
- etl.py: ডাটাবেসের সাথে সংযোগ করুন এবং সমস্ত প্রয়োজনীয় পদ্ধতি সম্পাদন করে প্রয়োজনীয় প্রশ্নগুলি পরিচালনা করুন।
- main.py: ক্রিয়াকলাপগুলির প্রবাহ পরিচালনা এবং একটি নির্দিষ্ট ক্রমে প্রয়োজনীয় ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদনের জন্য দায়ী।
sql_queries.py-এর এই বিভাগে, এটি সেই জায়গা যেখানে আমরা সোর্স ডাটাবেস থেকে এক্সট্র্যাক্ট করার জন্য এবং আমাদের টার্গেট ডাটাবেসে (ডেটা গুদাম) আমদানি করার জন্য আমাদের সমস্ত sql প্রশ্ন সংরক্ষণ করতে যাচ্ছি।
ডেটাবেস শংসাপত্র এবং ভেরিয়েবল সেটআপ করুন
variables.py-এ, বেসের নাম রেকর্ড করার জন্য একটি ভেরিয়েবল তৈরি করুন।
datawarehouse_name = 'আপনার_ডেটাওয়ারহাউস_নাম'
নীচে দেখানো হিসাবে db_credentials.py-এ আপনার সমস্ত উত্স এবং লক্ষ্য ডাটাবেস সংযোগ স্ট্রিং এবং শংসাপত্রগুলি কনফিগার করুন৷ কনফিগারেশনটিকে একটি তালিকা হিসাবে সংরক্ষণ করুন যাতে পরবর্তীতে অনেক ডাটাবেসের মাধ্যমে যখনই প্রয়োজন হয় তখন আমরা এটি পুনরাবৃত্তি করতে পারি।
ভেরিয়েবল থেকে আমদানি করুন datawarehouse_name datawarehouse_name = 'your_datawarehouse_name' # sql-সার্ভার (টার্গেট db, ডেটাওয়্যারহাউস) datawarehouse_db_config = { 'Trusted_Connection': 'yes', 'driver': '{SQL Server}', 'server's:'qlserver_house database': '{}'.format(datawarehouse_name), 'user': 'your_db_username', 'password': 'your_db_password', 'autocommit': True, } # sql-server (source db) sqlserver_db_config = [ {'Trussted_Connection ': 'yes', 'driver': '{SQL Server}', 'server': 'your_sql_server', 'database': 'db1', 'user': 'your_db_username', 'password': 'your_db_password', ' autocommit': True, } ] # mysql (source db) mysql_db_config = [ { 'user': 'your_user_1', 'password': 'your_password_1', 'host': 'db_connection_string_1', 'database': 'db_1', } , { 'user': 'your_user_2', 'password': 'your_password_2', 'host': 'db_connection_string_2', 'database': 'db_2', }, ] # firebird (source db) fdb_db_config = [ { 'dsn' : "/your/path/to/source.db", 'user': "your_username", 'password': "your_password", } ]
এসকিউএল কোয়েরি
sql_queries.py-এর এই বিভাগে, এটি সেই জায়গা যেখানে আমরা সোর্স ডাটাবেস থেকে এক্সট্র্যাক্ট করার জন্য এবং আমাদের টার্গেট ডাটাবেসে (ডেটা গুদাম) আমদানি করার জন্য আমাদের সমস্ত sql প্রশ্ন সংরক্ষণ করতে যাচ্ছি।
আমাদের প্রতিটি ডাটাবেসের জন্য বিভিন্ন সিনট্যাক্স প্রয়োগ করতে হবে কারণ আমরা একাধিক ডেটা প্ল্যাটফর্মের সাথে কাজ করছি। আমরা ডাটাবেস প্রকারের উপর ভিত্তি করে প্রশ্নগুলিকে আলাদা করে এটি করতে পারি।
# উদাহরণের প্রশ্ন, বিভিন্ন db প্ল্যাটফর্ম জুড়ে আলাদা আলাদা হবে firebird_extract = (''' SELECT fbd_column_1, fbd_column_2, fbd_column_3 FROM fbd_table; ''') firebird_insert = (''' INSERT INTO table (column_1, columnS) (column_2, columnS)? ?, ?) ''') firebird_extract_3 = (''' fbd_column_2, fbd_column_1, fbd_column_2 FROM fbd_table_3; ''') firebird_insert_2 = (''' INSERT INTO table_2 (column_2, column_1, ?2Sn)? ) ''') sqlserver_extract = (''' sqlserver_column_3, sqlserver_column_1, sqlserver_column_2 sqlserver_table থেকে ''') sqlserver_insert = (''' INSERT INTO table, column, VALUE? ''' ) mysql_extract = ('''' SELECT mysql_column_3, mysql_column_1, mysql_column_2 FROM mysql_table ''') mysql_insert = (''' টেবিলের ভিতরে প্রবেশ করুন (কলাম_3, কলাম_1, , কলাম_2,?') রপ্তানি করুন ''?)? ক্লাস SqlQuery: def __init__(self, extract_query, load_query): self.extract_query = extract_query self.load_query = load_query # SqlQuery ক্লাসের জন্য উদাহরণ তৈরি করুন fbd_query = SqlQuery(firebird_extract, firebird_insert, firebird_query, SqlQuery = SqlQuery) insert_3) sqlserver_query = SqlQuery(sqlserver_extract , sqlserver_insert) mysql_query = SqlQuery(mysql_extract, mysql_insert) # পুনরাবৃত্তের জন্য তালিকা হিসাবে স্টোর করুন fbd_queries = [fbdquery, fbd_query_1] sqlserver_queries = [sqlserver_queries] mysql_queries = mysql_queries
এক্সট্রাক্ট ট্রান্সফর্ম লোড
উপরে উল্লিখিত ডেটা উত্সগুলির জন্য পাইথন ব্যবহার করে ETL সেট আপ করতে, আপনার নিম্নলিখিত মডিউলগুলির প্রয়োজন হবে:
# পাইথন মডিউল import mysql.connector import pyodbc import fdb # ভেরিয়েবল থেকে ভেরিয়েবল আমদানি datawarehouse_name
আমরা এতে দুটি কৌশল ব্যবহার করতে পারি: etl() এবং etl_process()।
etl_process() হল একটি ডাটাবেস উৎস সংযোগ স্থাপন এবং ডাটাবেস প্ল্যাটফর্মের উপর ভিত্তি করে etl() পদ্ধতিতে কল করার পদ্ধতি।
এবং দ্বিতীয় পদ্ধতিতে যা etl() পদ্ধতি, এটি প্রথমে এক্সট্র্যাক্ট কোয়েরি চালায়, তারপরে এসকিউএল ডেটা ভেরিয়েবল ডেটাতে সংরক্ষণ করে এবং টার্গেটেড ডাটাবেসে সন্নিবেশ করে, যা আমাদের ডেটা গুদাম। ডাটা ট্রান্সফর্মেশন টিপল টাইপের ডাটা ভেরিয়েবল পরিবর্তন করে সম্পন্ন করা যেতে পারে।
def etl(query, source_cnx, target_cnx): # উৎস থেকে ডেটা বের করুন ডেটা: target_cursor = target_cnx.cursor() target_cursor.execute("USE {}."format(datawarehouse_name)) target_cursor.executemany(query.load_query, ডেটা) প্রিন্ট ('ডেটা ওয়ারহাউস ডিবি-তে লোড হয়েছে') target_cursor.close( else) : print('data is empty') def etl_process(queries, target_cnx, source_db_config, db_platform): # সোর্স ডিবি সংযোগ স্থাপন করুন যদি db_platform == 'mysql': source_cnx = mysql.connector.connect(**source_if_db_config=config) 'sqlserver': source_cnx = pyodbc.connect(**source_db_config) elif db_platform == 'firebird': source_cnx = fdb.connect(**source_db_config) অন্য: ফেরত 'ত্রুটি! অচেনা ডিবি প্ল্যাটফর্ম' # ক্যোয়ারীতে ক্যোয়ারী করার জন্য sql কোয়েরির মাধ্যমে লুপ: etl(query, source_cnx, target_cnx) # সোর্স db সংযোগ বন্ধ করুন source_cnx.close()
সবকিছু একত্রিত করা
এখন, পরবর্তী ধাপে, আমরা main.py-এ সমস্ত শংসাপত্র লুপ করতে পারি এবং সমস্ত ডাটাবেসের জন্য etl চালাতে পারি।
এর জন্য আমাদের সমস্ত প্রয়োজনীয় ভেরিয়েবল এবং পদ্ধতি আমদানি করতে হবে:
# ভেরিয়েবল থেকে db_credentials import datawarehouse_db_config, sqlserver_db_config, mysql_db_config, fbd_db_config থেকে sql_queries import fbd_queries, sqlserver_queries, mysql_queries থেকে ভেরিয়েবল থেকে # import_metprot *
ডাটাবেসের সাথে সংযোগ স্থাপন এবং পাইথন অপারেশন ব্যবহার করে প্রয়োজনীয় ETL কার্যকর করার জন্য এই ফাইলের কোডটি প্রমাণপত্রের উপর পুনরাবৃত্তি করার জন্য দায়ী।
def main(): print('starting etl') # টার্গেট ডাটাবেসের জন্য সংযোগ স্থাপন করুন (sql-server) target_cnx = pyodbc.connect(**datawarehouse_db_config) # শংসাপত্রের মাধ্যমে লুপ # mysql_db_config-এ কনফিগারের জন্য mysql: চেষ্টা করুন: প্রিন্ট("লোড হচ্ছে db: " + config['database']) etl_process(mysql_queries, target_cnx, config, 'mysql') ত্রুটি হিসাবে ব্যতিক্রম ছাড়া: print("etl for {} has error."format(config['database'])) print ('ত্রুটির বার্তা: {}'.ফরম্যাট(ত্রুটি)) sqlserver_db_config এ কনফিগারের জন্য # sql-সার্ভার চালিয়ে যান: চেষ্টা করুন: print("লোড হচ্ছে db: " + config['database']) etl_process(sqlserver_queries, target_cnx, config, ' sqlserver') ব্যতিক্রম ব্যতীত ত্রুটি হিসাবে: print("etl for {} has error."format(config['database'])) print('error message: {}'.format(error)) continue # firebird for config in fbd_db_config: চেষ্টা করুন: print("লোড হচ্ছে db: " + config['database']) etl_process(fbd_queries, target_cnx, config, 'firebird') ব্যতিক্রম ছাড়া ত্রুটি: print("etl for {} has error."format(config) ['ডাটাবেস'])) মুদ্রণ('ত্রুটির বার্তা: {}'.ফরম্যাট(ত্রুটি)) চালিয়ে যান target_cnx.close() if __name__ == "__main__": main()
আপনার টার্মিনালে, python main.py টাইপ করুন এবং আপনি একটি বিশুদ্ধ পাইথন স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে একটি ETL তৈরি করেছেন।
ETL টুলস
বাজারে বেশ কয়েকটি ডেটা গুদামজাতকরণ সরঞ্জাম রয়েছে। এখানে সবচেয়ে বিখ্যাত কিছু উদাহরণ রয়েছে:
1. MarkLogic:
MarkLogic হল একটি ডেটা গুদামজাতকরণ সিস্টেম যা ডেটা ইন্টিগ্রেশনকে সহজ এবং দ্রুততর করতে ব্যবসায়িক ক্ষমতার একটি অ্যারে ব্যবহার করে। এটি নথি, সম্পর্ক এবং মেটাডেটার মতো অনেক ধরণের ডেটা অনুসন্ধান করতে পারে।
https://www.marklogic.com/product/getting-started/
2. ওরাকল:
ওরাকল হল শিল্পের সবচেয়ে জনপ্রিয় ডাটাবেস। এটি প্রাঙ্গনে এবং ক্লাউড পরিষেবা উভয়ের জন্য বিভিন্ন ধরণের ডেটা ওয়ারহাউস সমাধান সরবরাহ করে। এটি পরিচালন দক্ষতা বৃদ্ধি করে আরও ভাল ক্লায়েন্ট অভিজ্ঞতায় সাহায্য করে।
https://www.oracle.com/index.html
3. Amazon RedShift:
রেডশিফ্ট হল অ্যামাজন থেকে ডেটা গুদামজাতকরণ সমাধান। স্ট্যান্ডার্ড এসকিউএল এবং বিদ্যমান ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলির সাথে বিভিন্ন ধরণের ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য এটি একটি সহজ এবং সাশ্রয়ী সমাধান। এটি স্ট্রাকচার্ড ডেটার পেটাবাইটে জটিল প্রশ্নগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করে৷
https://aws.amazon.com/redshift/?nc2=h_m1
উপসংহার
এই নিবন্ধটি আপনাকে ETL কী তা গভীরভাবে বোঝার পাশাপাশি পাইথনে কীভাবে আপনার ETL সেট আপ করতে হয় তার একটি ধাপে ধাপে টিউটোরিয়াল দিয়েছে। এটি আপনাকে সেরা সরঞ্জামগুলির একটি তালিকা দিয়েছে যা বেশিরভাগ সংস্থাগুলি আজকাল তাদের ETL ডেটা পাইপলাইনগুলি তৈরি করতে ব্যবহার করে।
অন্যদিকে, আজকাল বেশিরভাগ সংস্থার একটি উচ্চ গতিশীল কাঠামোর সাথে প্রচুর পরিমাণে ডেটা রয়েছে। এই ধরনের ডেটার জন্য স্ক্র্যাচ থেকে একটি ETL পাইপলাইন তৈরি করা একটি কঠিন প্রক্রিয়া কারণ এই পাইপলাইনটি তৈরি করার জন্য সংস্থাগুলিকে প্রচুর সংখ্যক সংস্থান ব্যবহার করতে হবে এবং তারপরে নিশ্চিত করুন যে এটি উচ্চ ডেটা ভলিউম এবং স্কিমা পরিবর্তনের সাথে তাল মিলিয়ে চলতে পারে।
লেখক সম্পর্কে
প্রশান্ত শর্মা
বর্তমানে, আমি ভেলোর ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি থেকে আমার ব্যাচেলরস অফ টেকনোলজি (বি. টেক) পড়ছি। আমি সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট, মেশিন লার্নিং, ডিপ লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্স সহ প্রোগ্রামিং এবং এর বাস্তব অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কে খুব উত্সাহী।
আমি আশা করি আপনি নিবন্ধটি পছন্দ করেন. আপনি যদি আমার সাথে সংযোগ করতে চান তাহলে আপনি সংযোগ করতে পারেন:
অথবা অন্য কোন সন্দেহের জন্য, আপনি করতে পারেন একটি মেইল পাঠান আমার কাছেও
সংশ্লিষ্ট
- '
- "
- হিসাব
- সক্রিয়
- সব
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- অ্যাপ্লিকেশন
- এলাকায়
- প্রবন্ধ
- অটোমেটেড
- ব্যাকআপ
- boosting
- নির্মাণ করা
- ভবন
- ব্যবসায়
- ব্যবসায়িক বুদ্ধি
- কল
- চেক
- ক্লিভল্যান্ড
- মেঘ
- মেঘ পরিষেবা
- কোড
- যোগাযোগ
- কোম্পানি
- সংযোগ
- অবিরত
- তৈরি করা হচ্ছে
- পরিচয়পত্র
- উপাত্ত
- বিভিন্ন উপাদানের মিশ্রনের তথ্য
- তথ্য বিজ্ঞান
- তথ্য গুদাম
- তথ্য গুদাম
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- গভীর জ্ঞানার্জন
- বিকাশ
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়ন
- ডিভাইস
- মাত্রা
- কাগজপত্র
- চালক
- দক্ষতা
- ইত্যাদি
- ফাঁসি
- কর্তা
- অভিজ্ঞতা
- নিষ্কাশন
- চায়ের
- ব্যর্থতা
- প্রথম
- প্রবাহ
- বিন্যাস
- তাজা
- সম্পূর্ণ
- গুগল
- কৌশল
- হার্ডওয়্যারের
- এখানে
- উচ্চ
- ইতিহাস
- কিভাবে
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- সনাক্ত করা
- প্রভাব
- আমদানি
- সুদ্ধ
- তথ্য
- ইন্টিগ্রেশন
- বুদ্ধিমত্তা
- সমস্যা
- IT
- চাবি
- বড়
- শিখতে
- শিক্ষা
- লাইন
- লিঙ্কডইন
- তালিকা
- বোঝা
- মেশিন লার্নিং
- ব্যবস্থাপনা
- মানচিত্র
- বাজার
- মিডিয়া
- সবচেয়ে জনপ্রিয়
- পদক্ষেপ
- নাম
- প্রজ্ঞাপন
- সংখ্যার
- অফার
- অপারেটিং
- অপারেটিং সিস্টেম
- অপারেশনস
- আকাশবাণী
- ক্রম
- সংগঠন
- অন্যান্য
- অংশীদারদের
- পাসওয়ার্ড
- কর্মক্ষমতা
- মাচা
- প্ল্যাটফর্ম
- জনপ্রিয়
- প্রযোজনা
- উত্পাদনের
- প্রোগ্রামিং
- প্রোগ্রাম
- প্রকল্প
- কাছে
- পাইথন
- কাঁচা
- প্রকৃত সময়
- বাস্তবতা
- রেকর্ড
- আরোগ্য
- সম্পর্ক
- প্রতিবেদন
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- রাজস্ব
- বিজ্ঞান
- সেবা
- সেট
- সংক্ষিপ্ত
- সহজ
- So
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সলিউশন
- এসকিউএল
- পর্যায়
- রাষ্ট্র
- দোকান
- দোকান
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- লক্ষ্য
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- উৎস
- সময়
- রুপান্তর
- অভিভাবকসংবঁধীয়
- আপডেট
- মূল্য
- বিক্রেতারা
- আয়তন
- গুদাম
- গুদামজাত করা
- সাপ্তাহিক
- হয়া যাই ?
- কাজ