Introduction
সহজ কথায় বলতে গেলে, Databricks হলো এমন একটি ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম যা বিশাল পরিমাণ ডেটা জমা রাখা (Store), প্রসেস করা এবং বিশ্লেষণ করার কাজে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত Apache Spark নামক একটি শক্তিশালী প্রযুক্তির ওপর ভিত্তি করে তৈরি। আপনি যদি ডেটা সায়েন্স বা ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং নিয়ে কাজ করতে চান, তবে Databricks আপনার কাজকে অনেক সহজ করে দেয়। আজকের আলোচনায় আমরা জানবো কেন এটি এত জনপ্রিয় এবং এটি কিভাবে কাজ করে।
১. Apache Spark এবং Databricks-এর সম্পর্ক
যেকোনো বড় ডেটা নিয়ে কাজ করতে গেলে একটি ইঞ্জিনের প্রয়োজন হয়, আর সেই ইঞ্জিনটি হলো Apache Spark। কিন্তু এই ইঞ্জিনটি একা চালানো বেশ কঠিন।
রেফারেন্স: [00:05] ভিডিওতে বলা হয়েছে, Databricks মূলত Apache Spark-এর চারপাশেই তৈরি করা হয়েছে।
বিস্তারিত আলোচনা: স্পার্ক (Spark) হলো একটি ওপেন-সোর্স সফটওয়্যার। এটি খুব দ্রুত ডেটা প্রসেস করতে পারে। কিন্তু সমস্যা হলো, এটিকে নিজের কম্পিউটারে বা সার্ভারে সেটআপ করা এবং মেইনটেইন করা অনেক ঝামেলার কাজ। Databricks এই সমস্যার সমাধান দেয়। তারা স্পার্কের স্রষ্টাদের দ্বারাই তৈরি, তাই স্পার্ক চালানোর জন্য এর চেয়ে ভালো জায়গা আর নেই।
- সহজ ব্যাখ্যা: চিন্তা করুন 'স্পার্ক' হলো একটি গাড়ির ইঞ্জিন। এখন আপনি যদি শুধু ইঞ্জিন কেনেন, তবে আপনাকে বডি বানানো, চাকা লাগানো এবং সব ফিটিং নিজেকেই করতে হবে। কিন্তু 'Databricks' হলো একটি আস্ত রেডিমেড লাক্সারি গাড়ি, যেখানে ইঞ্জিন (স্পার্ক) আগে থেকেই সেট করা আছে, আপনি শুধু স্টার্ট দিয়ে চালানো শুরু করবেন।
২. সেলফ-হোস্টিং বনাম ম্যানেজড সার্ভিস (Managed Service)
ভিডিওতে Databricks-এর প্রয়োজনীয়তা বোঝাতে একটি সুন্দর উদাহরণ দেওয়া হয়েছে।
রেফারেন্স: [01:22] এখানে নিজের করা ম্যানেজমেন্টকে একটি বিয়ের অনুষ্ঠানের সব কাজ নিজে করার সাথে তুলনা করা হয়েছে।
বিস্তারিত ও আমার বিশ্লেষণ:
-
সেলফ-হোস্টিং (Self-hosting): আপনি যখন নিজে স্পার্ক ডাউনলোড করে ইন্সটল করেন, তখন আপনাকে সার্ভার কেনা, নেটওয়ার্ক ঠিক করা এবং সবকিছু ম্যানুয়ালি আপডেট করতে হয়। এটি অনেকটা নিজের বিয়ের ক্যাটরিং, ডেকোরেশন এবং ফটোগ্রাফি একা সামলানোর মতো। এতে ভুল হওয়ার সম্ভাবনা বেশি এবং অনেক সময় নষ্ট হয়।
-
ম্যানেজড সার্ভিস (Managed Service - Databricks): Databricks হলো একজন 'ইভেন্ট প্ল্যানার'-এর মতো। আপনি শুধু বলবেন আপনার কী চাই, বাকি সব টেকনিক্যাল কাজ (সার্ভার বাড়ানো বা কমানো) Databricks নিজে থেকেই করে দেবে। একে বলা হয় Auto-scaling। অর্থাৎ, আপনার যখন বেশি পাওয়ার দরকার হবে সে নিজে থেকেই সার্ভার বাড়িয়ে নেবে, আবার কাজ শেষ হলে কমিয়ে দেবে। এতে আপনার খরচও বাঁচে।
সহজ শব্দার্থ: > * Cluster Management: অনেকগুলো কম্পিউটারকে একসাথে জুড়ে একটি শক্তিশালী সুপার-কম্পিউটার হিসেবে চালানোকে ক্লাস্টার ম্যানেজমেন্ট বলে।
- Infrastructure: কোনো সফটওয়্যার চালানোর জন্য যে হার্ডওয়্যার, সার্ভার বা নেটওয়ার্ক লাগে তাকে ইনফ্রাস্ট্রাকচার বলে।
৩. Databricks-এর ইন্টারফেস ও ব্যবহার
Databricks ব্যবহার করা বেশ সহজ কারণ এতে একটি সুন্দর ওয়েব ইন্টারফেস বা UI আছে।
রেফারেন্স: [02:42] ভিডিওতে দেখানো হয়েছে কিভাবে নোটবুক এবং এসকিউএল (SQL) কুয়েরি এডিটর ব্যবহার করা যায়।
বিস্তারিত আলোচনা: আপনি যখন Databricks-এ লগইন করবেন, আপনি সেখানে কোড লেখার জন্য Notebook পাবেন (যেখানে Python, R বা Scala কোড লেখা যায়)। এছাড়া যারা ডাটাবেজ নিয়ে কাজ করেন, তাদের জন্য আছে SQL Query Editor।
কোডিং উদাহরণ (Concept): Databricks-এ সাধারণত এভাবে ডেটা রিড করা হয়:
Python
# একটি CSV ফাইল রিড করার সহজ কোড
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/databricks-datasets/samples/population.csv")
# ডেটা দেখার জন্য
display(df)
ব্যাখ্যা: এই কোডটি দিয়ে আমরা একটি বিশাল বড় ফাইলের ডেটা লোড করছি। spark.read কমান্ডটি ব্যবহার করে Databricks খুব দ্রুত কয়েক কোটি লাইনের ডেটা সেকেন্ডের মধ্যে প্রসেস করে আপনাকে স্ক্রিনে দেখাতে পারে।
৪. Azure Databricks এবং ক্লাউড ইন্টিগ্রেশন
Databricks শুধু তাদের নিজস্ব ওয়েবসাইটেই নয়, বরং বড় বড় ক্লাউড প্রোভাইডার যেমন Microsoft Azure, AWS বা Google Cloud-এও ব্যবহার করা যায়।
রেফারেন্স: [05:44] ভিডিওতে Azure Databricks-এর সুবিধার কথা বলা হয়েছে।
বিস্তারিত ও বাস্তবতা: ইন্ডাস্ট্রিতে বা বড় বড় কোম্পানিতে সরাসরি Databricks ওয়েবসাইট ব্যবহার না করে Azure Databricks বেশি ব্যবহার করা হয়। এর কারণ হলো:
-
নিরাপত্তা (Security): বড় কোম্পানির ডেটা অনেক দামী, Azure এই ডেটার সর্বোচ্চ নিরাপত্তা দেয়।
-
অন্যান্য টুলের সাথে সংযোগ: Azure-এর অন্যান্য টুল যেমন PowerBI (রিপোর্ট তৈরির জন্য) বা ADLS (ডেটা জমা রাখার জন্য) এর সাথে এটি খুব সহজে কানেক্ট করা যায়।
বিশ্লেষণ ও আমার মতামত (Analysis & Thinking)
মূল উদ্দেশ্য: কন্টেন্ট ক্রিয়েটর এখানে বোঝাতে চেয়েছেন যে, টেকনিক্যাল জটিলতা কমিয়ে কিভাবে ডেটা নিয়ে আসল কাজ (Analysis) করা যায়। Databricks-এর মূল সার্থকতা হলো এটি ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের "সার্ভার সামলানো" থেকে মুক্তি দিয়ে "ডেটা থেকে ভ্যালু বের করা"য় মনোযোগ দিতে সাহায্য করে।
বাস্তব প্রেক্ষাপট ও সম্ভাবনা: বর্তমানে AI এবং Machine Learning-এর যুগে ডেটার পরিমাণ জ্যামিতিক হারে বাড়ছে। এত ডেটা সাধারণ কম্পিউটারে প্রসেস করা অসম্ভব। তাই আগামী দিনে Databricks-এর মতো প্ল্যাটফর্মের চাহিদা আরও বাড়বে।
বিকল্প ও পরামর্শ:
-
বিকল্প: আপনি যদি Databricks ব্যবহার করতে না চান, তবে Amazon-এর EMR বা Google-এর Dataproc ব্যবহার করতে পারেন। তবে ব্যবহারের সহজলভ্যতার দিক থেকে Databricks অনেক এগিয়ে।
-
পরামর্শ: আপনি যদি শুরু করতে চান, তবে Databricks-এর একটি Community Edition আছে যা একদম ফ্রি। সেখানে আপনি শিখতে পারেন। বড় প্রোজেক্টের জন্য সবসময় Azure বা AWS-এর সাথে ইন্টিগ্রেটেড ভার্সনটি ব্যবহার করাই বুদ্ধিমানের কাজ হবে কারণ এতে সিকিউরিটি এবং ব্যাকআপ সুবিধা বেশি পাওয়া যায়।
শেষ কথা: Databricks মানেই হলো—ঝামেলাহীন ভাবে বড় ডেটা নিয়ে কাজ করার স্বাধীনতা। এটি জটিল 'Apache Spark'-কে সাধারণ মানুষের হাতের নাগালে নিয়ে এসেছে।
[
What is Databricks?
codebasics · 45K views
](http://www.youtube.com/watch?v=P5-A60xmAbw)
মন্তব্যসমূহ
একটি মন্তব্য পোস্ট করুন
আপনার সমস্যাটি কমেন্ট করে আমাদের জানান :-d