light mode
night mode
হ্যাজেলকাস্ট  (Hazelcast)
Hazelcast পরিচিতি Hazelcast কী? Hazelcast এর বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহার ক্ষেত্র In-Memory Data Grid এর ধারণা Hazelcast এর আর্কিটেকচার এবং ডিজাইন Hazelcast ইনস্টলেশন এবং সেটআপ Hazelcast ইনস্টল করা (Windows, Linux, MacOS) Hazelcast ক্লাস্টার সেটআপ Hazelcast Management Center কনফিগারেশন Hazelcast এর সাথে IDE (Eclipse, IntelliJ) ইন্টিগ্রেশন Hazelcast এর মৌলিক ধারণা Nodes এবং Cluster এর ভূমিকা Cluster তৈরি এবং পরিচালনা Distributed Data Structures (Map, Queue, Set) Hazelcast Instance এবং Client Configuration Hazelcast Data Structures IMap এবং MultiMap ব্যবহার IList, ISet এবং IQueue এর ব্যবহারের ধরন Ringbuffer এবং ITopic এর মাধ্যমে Data Streaming Distributed Data Structures এর বৈশিষ্ট্য এবং পার্থক্য Hazelcast Query এবং Indexing Hazelcast Query Language (Predicates) ব্যবহার করা Entry Processors এবং Aggregations Query Caching এবং Indexing Techniques Query Performance Optimization Hazelcast Caching Hazelcast Cache API এর পরিচিতি JCache (JSR 107) কনফিগারেশন Near Cache এবং Caching Techniques Cache Performance Optimization এবং Expiration Distributed Computing with Hazelcast Distributed Task Execution (ExecutorService) Entry Processors এর মাধ্যমে Data Processing Hazelcast এবং MapReduce Integration Distributed Locking এবং Synchronization Hazelcast Clustering এবং High Availability Cluster Membership Management Data Partitioning এবং Replication Cluster Failover এবং Recovery Techniques Hazelcast এর সাথে High Availability নিশ্চিত করা Hazelcast Serialization Serialization এবং Data Formats Hazelcast এর জন্য Custom Serialization তৈরি করা Portable Serialization এবং Identified DataSerializable ব্যবহার Serialization Performance Tuning Hazelcast Persistence এবং Data Recovery Hazelcast Data Persistence কনফিগারেশন Hot Restart Persistence Data Backup এবং Recovery Techniques Cluster Data Recovery এবং Failover Hazelcast Events এবং Listeners EntryListener, ItemListener এবং MapListener ব্যবহার Distributed Events Management Real-time Data Processing with Listeners Events এবং Triggers ব্যবহার করে Workflow Management Hazelcast Security Hazelcast Authentication এবং Authorization TLS/SSL Encryption কনফিগারেশন Data-at-Rest এবং Data-in-Transit Encryption Hazelcast এর জন্য Security Best Practices Hazelcast WAN Replication WAN Replication কী এবং এর প্রয়োজনীয়তা Multi-Region Clustering Data Synchronization এবং Conflict Resolution WAN Replication এর মাধ্যমে Disaster Recovery Hazelcast Monitoring এবং Management Hazelcast Management Center ব্যবহার Performance Metrics এবং Monitoring Tools (JMX, Prometheus) Cluster Health Monitoring এবং Alerts Logging এবং Diagnostics Tools Hazelcast Partitioning এবং Data Distribution Partitioning কী এবং কিভাবে কাজ করে? Hazelcast এ Data Distribution Strategy Data Partitioning Optimization Data Consistency এবং Scalability Management Hazelcast Transactions Transaction Management API Two-Phase Commit (2PC) Protocol ব্যবহার Transactional Data Structures ACID Compliance এবং Transaction Performance Hazelcast Integration with Other Technologies Hazelcast এবং Spring Framework Integration Hazelcast এবং Hibernate Caching Integration Hazelcast এবং Kafka Integration Hazelcast এবং Apache Spark Integration Hazelcast with Microservices Microservices Architecture এবং Hazelcast এর ভূমিকা Distributed Caching in Microservices Service Discovery এবং Load Balancing Stateless এবং Stateful Microservices এর সাথে Hazelcast ব্যবহার Hazelcast Cloud Integration Hazelcast এবং AWS Integration Hazelcast এবং Azure Integration Hazelcast এবং Google Cloud Integration Hazelcast Cloud Services ব্যবহার Hazelcast Best Practices Data Partitioning এবং Replication Best Practices Performance Tuning এবং Optimization Techniques Cluster Management এবং Scaling Strategies Security এবং Compliance Best Practices Advanced Hazelcast Topics Advanced Querying Techniques Distributed Computing and Fault Tolerance Real-Time Data Processing with Hazelcast Jet Hazelcast Future Enhancements এবং Community

Ringbuffer এবং ITopic এর মাধ্যমে Data Streaming

Database Tutorials - হ্যাজেলকাস্ট  (Hazelcast) Hazelcast Data Structures |
220
220

Hazelcast ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা গ্রিডের মধ্যে দুটি গুরুত্বপূর্ণ ডেটা স্ট্রাকচার হলো Ringbuffer এবং ITopic, যা Data Streaming এবং Real-time Data Processing সমর্থন করে। এই দুটি ডেটা স্ট্রাকচার দিয়ে আপনি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে ডেটা স্ট্রিমিং এবং কমপ্লেক্স ইভেন্ট প্রসেসিং কার্যক্রম পরিচালনা করতে পারবেন।

Ringbuffer (রিংবাফার)

Ringbuffer একটি ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচার যা একটি সার্কুলার বাফার বা "রিং" তৈরি করে। এটি নতুন ডেটা গ্রহণ করে এবং পুরানো ডেটা সিলেক্টিভভাবে মুছে ফেলে, যখন বাফার পূর্ণ হয়ে যায়। এটি প্রাথমিকভাবে ডেটা স্ট্রিমিং এবং সিকুয়েন্সিয়াল ডেটা প্রসেসিং এ ব্যবহৃত হয়।

Ringbuffer এর বৈশিষ্ট্য

  1. Circular Buffer:
    • রিংবাফার একটি সাইক্লিক্যাল বাফার যেখানে সর্বশেষ ডেটা প্রথমে আসে এবং নতুন ডেটা পুরনো ডেটাকে রিপ্লেস করে।
  2. High Throughput:
    • রিংবাফার ডেটা দ্রুত প্রবাহিত করতে সক্ষম এবং দ্রুত ডেটা লেখার এবং পড়ার জন্য আদর্শ।
  3. Fixed Size:
    • রিংবাফারের সাইজ ফিক্সড থাকে। এটি সীমিত মেমরিতে ডেটা সঞ্চয় করতে সাহায্য করে, যেখানে পুরনো ডেটা অটোমেটিক্যালি নতুন ডেটা দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়।
  4. Concurrency:
    • রিংবাফার একাধিক থ্রেড দ্বারা সুরক্ষিতভাবে অ্যাক্সেস করা যায়, তাই এটি ডিস্ট্রিবিউটেড পরিবেশে খুবই কার্যকর।

Ringbuffer ব্যবহার উদাহরণ

রিংবাফার সাধারণত লগিং, ইভেন্ট প্রসেসিং এবং ডেটা স্ট্রিমিং সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডেটার একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ আর্কাইভ করা প্রয়োজন এবং পুরনো ডেটা দ্রুত সরিয়ে নতুন ডেটা রাখা হয়।

// Hazelcast Ringbuffer example
Ringbuffer<String> ringbuffer = hazelcastInstance.getRingbuffer("ringbufferName");
ringbuffer.add("New Data");
String data = ringbuffer.readOne(0);
System.out.println("Read Data: " + data);

ITopic (আইটপিক)

ITopic হল Hazelcast এর একটি ডিস্ট্রিবিউটেড পাব/সাব (Publish/Subscribe) মেসেজিং সিস্টেম। এটি পাবলিশার এবং সাবস্ক্রাইবার এর মধ্যে ডেটা বা মেসেজ ট্রান্সফার করতে ব্যবহৃত হয়। এটি ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে রিয়েল-টাইম মেসেজিং এবং ইভেন্ট প্রেরণের জন্য উপযুক্ত।

ITopic এর বৈশিষ্ট্য

  1. Publish/Subscribe Model:
    • একটি সাবস্ক্রাইবার একটি নির্দিষ্ট Topic-এ সাবস্ক্রাইব করে এবং পাবলিশার সেই Topic-এ মেসেজ পাঠাতে পারে। একাধিক সাবস্ক্রাইবার একই সময়ে একাধিক মেসেজ পেতে পারে।
  2. Asynchronous Messaging:
    • মেসেজগুলি অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে প্রেরিত হয়, অর্থাৎ পাঠানো এবং গ্রহণ করা একযোগে ঘটে না, যা ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য খুবই উপযোগী।
  3. Scalability:
    • ITopic ডিস্ট্রিবিউটেড পরিবেশে বিভিন্ন সার্ভারে স্কেল করা যেতে পারে এবং বহু ক্লায়েন্ট একসাথে এটি ব্যবহার করতে পারে।
  4. Real-Time Data Streaming:
    • এটি রিয়েল-টাইম ডেটা স্ট্রিমিং জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে একাধিক সাবস্ক্রাইবার একযোগে ডেটা গ্রহণ করে।

ITopic ব্যবহার উদাহরণ

ITopic সাধারণত মেসেজিং এবং ইভেন্ট প্রক্রিয়ায় ব্যবহৃত হয়, যেখানে একাধিক প্রক্রিয়া বা মেশিন একই ডেটা বা ইভেন্টের প্রতি আগ্রহী।

// Hazelcast ITopic example
ITopic<String> topic = hazelcastInstance.getTopic("myTopic");

// Publisher sends a message
topic.publish("Hello, this is a test message!");

// Subscriber listens to the messages
topic.addMessageListener(new MessageListener<String>() {
    @Override
    public void onMessage(Message<String> message) {
        System.out.println("Received message: " + message.getMessageObject());
    }
});

Ringbuffer এবং ITopic এর মধ্যে পার্থক্য

বৈশিষ্ট্যRingbufferITopic
মূল উদ্দেশ্যডেটা স্ট্রিমিং এবং সিকুয়েন্সিয়াল প্রসেসিংমেসেজিং এবং পাব/সাব মডেল
ডেটা প্রক্রিয়াকরণসীমিত আকারে ডেটা সঞ্চয়, পুরনো ডেটা নতুন দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়রিয়েল-টাইম মেসেজ প্রেরণ এবং গ্রহণ
ডেটা আর্কাইভিংসীমিত আকারের ডেটা সঞ্চয়ডেটা ধরে রাখা হয় না, শুধুমাত্র মেসেজ প্রেরণ
ডেটা অ্যাক্সেসসিকুয়েন্সিয়াল অ্যাক্সেসসাবস্ক্রাইবারদের জন্য অ্যাসিঙ্ক্রোনাস অ্যাক্সেস
ব্যবহার ক্ষেত্রলগিং, ইভেন্ট প্রসেসিংরিয়েল-টাইম মেসেজিং এবং ইভেন্ট ডেলিভারি

সারাংশ

Ringbuffer এবং ITopic হল Hazelcast-এর দুটি শক্তিশালী ডেটা স্ট্রাকচার যা ডেটা স্ট্রিমিং এবং রিয়েল-টাইম মেসেজিং সমর্থন করে। Ringbuffer রিঙ্ক আকারে সীমিত ডেটা সঞ্চয় এবং প্রসেসিংয়ের জন্য আদর্শ, যখন ITopic মেসেজিং এবং ইভেন্ট প্রসেসিংয়ের জন্য কার্যকর। এই দুটি টুল ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে ফাস্ট, স্কেলেবল এবং রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং সক্ষম করে, যা বিভিন্ন প্রকারের অ্যাপ্লিকেশন এবং সিস্টেমে ব্যবহৃত হয়।

common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

IMap এবং MultiMap ব্যবহার IList, ISet এবং IQueue এর ব্যবহারের ধরন Distributed Data Structures এর বৈশিষ্ট্য এবং পার্থক্য
টপ রেটেড অ্যাপ

স্যাট অ্যাকাডেমী অ্যাপ

আমাদের অল-ইন-ওয়ান মোবাইল অ্যাপের মাধ্যমে সীমাহীন শেখার সুযোগ উপভোগ করুন।

ভিডিও
লাইভ ক্লাস
এক্সাম
ডাউনলোড করুন

common.or

auth.dont_have_account auth.register

Promotion