১. বহুমুখী ডেটা সোর্স সমর্থন:
Presto একই সাথে বিভিন্ন ডেটা সোর্স যেমন Hadoop, MySQL, PostgreSQL, Cassandra, এবং Amazon S3 থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করতে পারে।
২. দ্রুত ডেটা প্রসেসিং:
Presto ইন-মেমরি প্রসেসিং ব্যবহার করে, যা বড় ডেটাসেটের উপর দ্রুত এবং কার্যকরী কোয়েরি চালাতে সক্ষম।
৩. ANSI SQL সমর্থন:
Presto স্ট্যান্ডার্ড SQL সমর্থন করে, যা ডেটা বিশ্লেষণ সহজ এবং পরিচিত করে তোলে।
৪. ডিস্ট্রিবিউটেড আর্কিটেকচার:
Presto এর ডিস্ট্রিবিউটেড ডিজাইন বড় ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণে স্কেলেবল এবং নির্ভরযোগ্য। এটি একাধিক Worker Node ব্যবহার করে কাজকে কার্যকরভাবে বিভাজন করে।
৫. ইনস্টলেশন ও ব্যবহারে সহজতা:
Presto ব্যবহার করা সহজ এবং এর CLI, Web UI, এবং API এর মাধ্যমে সহজেই কোয়েরি চালানো যায়।
৬. প্লাগইন আর্কিটেকচার:
নতুন ডেটা সোর্স কানেক্টর যোগ করার জন্য Presto একটি প্লাগইন ভিত্তিক আর্কিটেকচার সরবরাহ করে।
৭. ওপেন-সোর্স:
Presto একটি ওপেন-সোর্স টুল হওয়ায় এটি বিনামূল্যে ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ এবং কমিউনিটি দ্বারা নিয়মিত উন্নত করা হয়।
১. উচ্চ মেমরি প্রয়োজন:
Presto ইন-মেমরি প্রসেসিংয়ের উপর নির্ভর করে, যার ফলে বড় কোয়েরি চালাতে বেশি RAM প্রয়োজন হয়।
২. Fault Tolerance সীমিত:
Presto কাজ করার সময় যদি Worker Node ব্যর্থ হয়, তাহলে পুরো কোয়েরি ব্যর্থ হতে পারে।
৩. ETL এর জন্য উপযুক্ত নয়:
Presto প্রধানত ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Extract, Transform, এবং Load (ETL) কাজের জন্য এটি সীমাবদ্ধ।
৪. কনফিগারেশন এবং টিউনিং জটিল:
বড় ডেটাসেটের জন্য Presto ক্লাস্টার কনফিগার এবং টিউন করা জটিল হতে পারে।
৫. কিছু ডেটাসোর্সের জন্য কাস্টম কানেক্টর প্রয়োজন:
কিছু নির্দিষ্ট ডেটাসোর্সের জন্য Presto-তে অতিরিক্ত কানেক্টর ডেভেলপ করতে হয়।
৬. ব্যাচ প্রসেসিংয়ের সীমাবদ্ধতা:
Presto সাধারণত রিয়েল-টাইম ডেটা বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত, কিন্তু ব্যাচ প্রসেসিং বা দীর্ঘমেয়াদী কাজের ক্ষেত্রে এর কার্যকারিতা কম।
৭. User-defined Functions (UDF) উন্নয়নে সীমাবদ্ধতা:
Presto তে UDF তৈরি করা তুলনামূলক জটিল এবং এটি শুধুমাত্র Java তে লেখা যায়।
Presto এর উচ্চ পারফরম্যান্স এবং বহুমুখী ডেটা সোর্স সমর্থন বড় ডেটা বিশ্লেষণের জন্য এটি জনপ্রিয় করে তুলেছে। তবে, এর সীমাবদ্ধতাগুলো বিবেচনা করে সঠিক ব্যবহার নিশ্চিত করা প্রয়োজন।
common.read_more