Hazelcast Jet হল একটি ডিস্ট্রিবিউটেড স্ট্রিমিং এবং বATCH প্রসেসিং প্ল্যাটফর্ম যা উচ্চ পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটি সহ রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং সমর্থন করে। এটি Hazelcast ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা গ্রিডের উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং সম্পূর্ণরূপে ডিস্ট্রিবিউটেড পরিবেশে কার্যকরভাবে কাজ করে। Hazelcast Jet বড় পরিমাণ ডেটা সহজে প্রক্রিয়া করতে পারে, যা বিভিন্ন স্ট্রিমিং ডেটা উৎস (যেমন Kafka, RabbitMQ, বা HTTP) থেকে ডেটা গ্রহণ করে এবং সেই ডেটার উপর রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণ করতে ব্যবহৃত হয়।

Hazelcast Jet এর মূল বৈশিষ্ট্য

1. Real-time Stream Processing:
   • Hazelcast Jet স্ট্রিমিং ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে, যেমন ডেটা স্ট্রিমস থেকে তথ্য সংগ্রহ এবং তাতে কমপ্লেক্স ট্রান্সফরমেশন প্রয়োগ করা।
2. Batch Processing:
   • এটি ব্যাচ প্রসেসিংও সমর্থন করে, যেখানে পরিমাণগতভাবে বড় ডেটাসেট প্রক্রিয়া করা হয়, যেমন ETL (Extract, Transform, Load) অপারেশন।
3. Lightweight:
   • Hazelcast Jet একটি হালকা ওজনের প্ল্যাটফর্ম, যা ক্লাস্টার নোডগুলির মধ্যে ভারসাম্য এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কেল করতে সক্ষম।
4. High Throughput & Low Latency:
   • এটি রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য উচ্চ throughput এবং কম latency প্রদান করে, যা অনেক সংবেদনশীল প্রয়োগের জন্য উপযুক্ত।
5. Fault Tolerance:
   • Hazelcast Jet স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা রেপ্লিকেশন এবং ফেইলওভার পরিচালনা করে, যার ফলে ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য হয়।
6. Integration with Hazelcast:
   • Hazelcast Jet সরাসরি Hazelcast ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা স্ট্রাকচার যেমন IMap, IQueue, IList এর সাথে কাজ করতে পারে, যা ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য উপযুক্ত।

Hazelcast Jet Architecture

Hazelcast Jet এর আর্কিটেকচার হল ডিস্ট্রিবিউটেড এবং পারালাল প্রসেসিং ব্যবস্থাপনা। এটি একটি master-worker model অনুসরণ করে, যেখানে:

• Master Node: টাস্ক শিডিউল এবং সিস্টেম কনফিগারেশন নিয়ন্ত্রণ করে।
• Worker Nodes: বাস্তবিক প্রসেসিং এবং ডেটা প্রসেসিং কার্য সম্পাদন করে।

Hazelcast Jet ক্লাস্টারের মধ্যে ডেটা পার্টিশন করে এবং সেই অনুযায়ী ডিস্ট্রিবিউটেড প্রক্রিয়াকরণ করে, যাতে স্কেলেবিলিটি এবং পারফরম্যান্স নিশ্চিত করা যায়।

Real-Time Data Processing with Hazelcast Jet - উদাহরণ

Hazelcast Jet এ রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণ কাজগুলো Pipelines ব্যবহার করে করা হয়। Pipelines হল একধরনের ডেটা প্রবাহ যার মাধ্যমে ডেটা উৎস থেকে ইনপুট গ্রহণ করে প্রক্রিয়া করা হয় এবং আউটপুট হিসেবে ডেটা প্রদান করা হয়।

1. Basic Stream Processing Example

এখানে একটি সাধারণ স্ট্রিম প্রক্রিয়াকরণ উদাহরণ দেওয়া হল যেখানে ডেটার উপর নির্দিষ্ট অপারেশন প্রয়োগ করা হয় এবং আউটপুট প্রিন্ট করা হয়।

import com.hazelcast.jet.Jet;
import com.hazelcast.jet.core.DAG;
import com.hazelcast.jet.core.Processor;
import com.hazelcast.jet.pipeline.*;
import com.hazelcast.jet.pipeline.test.TestSources;

public class StreamProcessingExample {

    public static void main(String[] args) {
        // Hazelcast Jet instance তৈরি
        JetInstance jet = Jet.newJetInstance();

        // Pipeline তৈরি করা
        Pipeline p = Pipeline.create();

        // Source: একটি স্ট্রিম উৎস (উদাহরণস্বরূপ একটি ইন-মেমরি উৎস)
        p.readFrom(TestSources.items(1, 2, 3, 4, 5))
         .map(i -> i * 2)  // ডেটার প্রতি আইটেমে *2 করা
         .writeTo(Sinks.logger());  // আউটপুট হিসেবে লগে লেখা

        // Pipeline চালানো
        jet.newJob(p).join();

        // Hazelcast Jet instance বন্ধ করা
        jet.shutdown();
    }
}

এই উদাহরণে:

• TestSources.items: ইন-মেমরি উৎস থেকে ডেটা স্ট্রিম করা হচ্ছে।
• map(i -> i * 2): ডেটার প্রতিটি উপাদানে গুণ করা হচ্ছে।
• Sinks.logger(): আউটপুট লগে লেখা হচ্ছে।

এটি একটি খুব সাধারণ স্ট্রিমিং প্রক্রিয়াকরণের উদাহরণ, যা ইনপুট ডেটার প্রতি আইটেমকে প্রসেস করে এবং আউটপুট আকারে প্রিন্ট করে।

2. Real-Time Data from Kafka

Hazelcast Jet Kafka-এর সাথে সংযোগ স্থাপন করতে পারে এবং রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহ করে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। নিচে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে যেখানে Kafka থেকে ডেটা নিয়ে প্রক্রিয়া করা হচ্ছে:

import com.hazelcast.jet.pipeline.*;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;

public class KafkaStreamProcessing {

    public static void main(String[] args) {
        // Hazelcast Jet instance তৈরি
        JetInstance jet = Jet.newJetInstance();

        // Pipeline তৈরি করা
        Pipeline p = Pipeline.create();

        // Kafka থেকে ডেটা পাঠানো
        p.readFrom(KafkaSources.kafka(
            "my-topic", "localhost:9092", 
            ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest"))
         .map(msg -> msg.getKey() + ":" + msg.getValue())
         .writeTo(Sinks.logger());

        // Pipeline চালানো
        jet.newJob(p).join();

        // Hazelcast Jet instance বন্ধ করা
        jet.shutdown();
    }
}

এখানে:

• KafkaSources.kafka(): Kafka থেকে ডেটা নেওয়া হচ্ছে।
• map(): Kafka message গুলোর উপর প্রক্রিয়াকরণ করা হচ্ছে (উদাহরণস্বরূপ, key এবং value একত্রিত করা)।
• Sinks.logger(): লগে আউটপুট লেখা হচ্ছে।

এই কোডটি Kafka থেকে ডেটা পড়ে এবং সেটি প্রক্রিয়া করে লগে আউটপুট দেয়।

Hazelcast Jet এর অন্যান্য বৈশিষ্ট্য

1. Windowing:
   • Hazelcast Jet windowing সমর্থন করে, যেখানে একটি নির্দিষ্ট সময়ে ডেটা একত্রিত করে বিশ্লেষণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট সময় পর ডেটা গ্রহণ করা হয় এবং তারপরে প্রক্রিয়া করা হয়।
2. Event Time Processing:
   • Hazelcast Jet ইভেন্ট টাইম প্রক্রিয়াকরণের জন্য সমর্থন প্রদান করে, যা ডেটা স্ট্রিমে ইভেন্টের সময় অনুযায়ী অপারেশন করতে সাহায্য করে।
3. Fault Tolerance:
   • Hazelcast Jet স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটার রেপ্লিকেশন এবং ফল্ট টলারেন্স পরিচালনা করে, যাতে যদি কোনো কর্মী (worker) নোড ব্যর্থ হয়, তবে ক্লাস্টারের অন্যান্য নোডগুলি ডেটার প্রক্রিয়াকরণ অব্যাহত রাখতে পারে।
4. Stateful Processing:
   • Hazelcast Jet স্টেটফুল প্রসেসিং সমর্থন করে, যেখানে আপনি স্টেট বা অবস্থান ট্র্যাক করে ডেটার উপর পরবর্তী পদক্ষেপ নিতে পারেন।

সারাংশ

Hazelcast Jet হল একটি শক্তিশালী, উচ্চ পারফরম্যান্স ডিস্ট্রিবিউটেড স্ট্রিমিং এবং ব্যাচ প্রসেসিং প্ল্যাটফর্ম যা ডেটা স্ট্রিমিং, রিয়েল-টাইম প্রক্রিয়াকরণ এবং ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়। এটি Kafka এবং অন্যান্য ডেটা উৎসের সাথে ইন্টিগ্রেট করা যায় এবং রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ সহজে করতে সক্ষম। Hazelcast Jet এর মাধ্যমে আপনি scalable, fault-tolerant, এবং real-time data pipeline তৈরি করতে পারেন।