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

IList, ISet এবং IQueue এর ব্যবহারের ধরন

Database Tutorials - হ্যাজেলকাস্ট  (Hazelcast) Hazelcast Data Structures |
233
233

Hazelcast বিভিন্ন ধরনের ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচার প্রদান করে, যার মধ্যে IList, ISet, এবং IQueue অন্যতম। প্রতিটি স্ট্রাকচারের উদ্দেশ্য এবং ব্যবহার ক্ষেত্র আলাদা, এবং এগুলি ইন-মেমরি ডেটা পরিচালনা ও প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। নিচে এসব ডেটা স্ট্রাকচারের ব্যাখ্যা এবং ব্যবহারের ধরন দেয়া হলো।

1. IList (Distributed List)

IList একটি ডিস্ট্রিবিউটেড তালিকা যা প্রথাগত List ডেটা স্ট্রাকচারের মতো কাজ করে। এটি এলিমেন্টগুলো ইনডেক্সের মাধ্যমে সংরক্ষণ করে, এবং যে কোন পজিশনে এলিমেন্ট অ্যাক্সেস করতে সক্ষম।

ব্যবহার:

  • সারিবদ্ধ ডেটা: IList সাধারণত সিরিয়াল ডেটা সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন লগ বা স্টেপ ডেটা।
  • অর্ডার মেইনটেনেন্স: এটি ডেটার অর্ডার বজায় রাখতে সহায়ক, যেখানে এলিমেন্ট গুলি ইনডেক্স অনুযায়ী অ্যাক্সেস করা যায়।
  • ডেটা প্রসেসিং: যখন আপনি কোনো নির্দিষ্ট পজিশনে বা সিরিয়াল অর্ডারে ডেটা প্রবাহিত করতে চান, IList উপযুক্ত হয়।

উদাহরণ:

IList<String> list = hz.getList("myList");
list.add("Hello");
list.add("World");
System.out.println(list.get(0)); // Output: Hello

2. ISet (Distributed Set)

ISet একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সেট যা কোনও ধরনের ডুপ্লিকেট এলিমেন্টকে অনুমতি দেয় না। এটি একটি mathematical set এর মতো কাজ করে, যেখানে প্রতিটি উপাদান ইউনিক থাকে এবং কোন নির্দিষ্ট অর্ডার থাকে না।

ব্যবহার:

  • অর্ডার ছাড়া ডেটা: ISet সাধারণত ব্যবহার করা হয় যখন ডেটা ইউনিক হতে হবে এবং এলিমেন্ট গুলির মধ্যে কোন নির্দিষ্ট অর্ডার প্রয়োজন নেই।
  • অনন্য মানের জন্য: যখন আপনি নিশ্চিত হতে চান যে কোন মান বা ডেটা পুনরাবৃত্তি না হয়, তখন এটি কার্যকর।
  • ডিস্ট্রিবিউটেড অপারেশন: ডিস্ট্রিবিউটেড সেটের কারণে Hazelcast সহজেই বড় সিস্টেমে সেট অপারেশন করতে পারে।

উদাহরণ:

ISet<String> set = hz.getSet("mySet");
set.add("Apple");
set.add("Orange");
set.add("Apple"); // Duplicate entry will not be added
System.out.println(set.size()); // Output: 2

3. IQueue (Distributed Queue)

IQueue একটি ডিস্ট্রিবিউটেড কিউ যা একটি FIFO (First In, First Out) স্ট্রাকচার অনুযায়ী কাজ করে। এটি ডেটার সিরিয়াল প্রসেসিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে প্রথমে প্রবেশ করা এলিমেন্ট প্রথমে বের হয়।

ব্যবহার:

  • টাস্ক ম্যানেজমেন্ট: IQueue সাধারণত ব্যবহৃত হয় টাস্ক বা কাজের ম্যানেজমেন্টের জন্য, যেখানে বিভিন্ন টাস্ক একে একে প্রসেস করা হয়।
  • মেসেজ কিউ: এটি ব্যবহার করা যেতে পারে মেসেজ কিউয়ের মতো ডিস্ট্রিবিউটেড অ্যাপ্লিকেশনে যেখানে ডেটা বা মেসেজ এক নোড থেকে অন্য নোডে স্ট্রীম করা হয়।
  • পিপলাইন প্রসেসিং: যখন একাধিক ধাপের মধ্য দিয়ে ডেটা পাস করতে হয়, IQueue খুবই কার্যকরী।

উদাহরণ:

IQueue<String> queue = hz.getQueue("myQueue");
queue.offer("Task1");
queue.offer("Task2");
System.out.println(queue.poll()); // Output: Task1

সারাংশ

  • IList ডিস্ট্রিবিউটেড তালিকা হিসেবে কাজ করে যেখানে এলিমেন্ট গুলোর অর্ডার এবং ইনডেক্স ধরে রাখা হয়। এটি সিরিয়াল ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য উপযুক্ত।
  • ISet একটি ডিস্ট্রিবিউটেড সেট যা একাধিক নোডে ইউনিক ডেটা সংরক্ষণ করে। এটি যখন ইউনিক ডেটা ম্যানেজ করতে হয় তখন ব্যবহার করা হয়।
  • IQueue ডিস্ট্রিবিউটেড কিউ হিসেবে ব্যবহৃত হয়, যেখানে FIFO স্ট্রাকচারে ডেটা প্রবাহিত হয়। এটি সাধারণত টাস্ক বা মেসেজ কিউ ম্যানেজমেন্টের জন্য ব্যবহৃত হয়।

এই তিনটি ডেটা স্ট্রাকচারকে একত্রে ব্যবহার করে Hazelcast শক্তিশালী এবং স্কেলেবল ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম তৈরি করা যায়।

common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

IMap এবং MultiMap ব্যবহার Ringbuffer এবং ITopic এর মাধ্যমে Data Streaming 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