আমাজন রেডশিফ্ট এটি একটি দ্রুত, সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পেটাবাইট-স্কেল ক্লাউড ডেটা গুদাম যা স্ট্যান্ডার্ড SQL এবং আপনার বিদ্যমান ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা (BI) সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে আপনার সমস্ত ডেটা বিশ্লেষণ করা সহজ এবং সাশ্রয়ী করে তোলে৷ হাজার হাজার গ্রাহক আজকে অ্যামাজন রেডশিফ্ট ব্যবহার করে ডেটার এক্সাবাইট বিশ্লেষণ করতে এবং বিশ্লেষণাত্মক প্রশ্নগুলি চালায়, এটিকে সর্বাধিক ব্যবহৃত ক্লাউড ডেটা গুদাম বানিয়েছে। অ্যামাজন রেডশিফ্ট সার্ভারহীন এবং প্রভিশনড কনফিগারেশনে উপলব্ধ।
Amazon Redshift আপনাকে সঞ্চিত ডেটা সরাসরি অ্যাক্সেস করতে সক্ষম করে আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) SQL কোয়েরি ব্যবহার করে এবং আপনার ডেটা গুদাম এবং ডেটা লেক জুড়ে ডেটা যোগ করুন। Amazon Redshift এর সাথে, আপনি একটি কেন্দ্রীয় ব্যবহার করে আপনার S3 ডেটা লেকের ডেটা জিজ্ঞাসা করতে পারেন এডাব্লুএস আঠালো আপনার রেডশিফ্ট ডেটা গুদাম থেকে মেটাস্টোর।
Amazon Redshift বিভিন্ন ধরণের ডেটা ফরম্যাট যেমন CSV, JSON, Parquet, এবং ORC এবং Apache Hudi এবং Delta-এর মতো টেবিল ফরম্যাটগুলি অনুসন্ধান করতে সমর্থন করে৷ Amazon Redshift এছাড়াও স্ট্রাকট, অ্যারে এবং মানচিত্রের মতো জটিল ডেটা টাইপের সাথে নেস্টেড ডেটা জিজ্ঞাসা করা সমর্থন করে।
এই ক্ষমতার সাথে, Amazon Redshift আপনার পেটাবাইট-স্কেল ডেটা গুদামকে ব্যয়-কার্যকর পদ্ধতিতে Amazon S3-এ এক্সাবাইট-স্কেল ডেটা লেকে প্রসারিত করে।
Apache Iceberg হল লেটেস্ট টেবিল ফরম্যাট যা এখন Amazon Redshift দ্বারা প্রিভিউতে সমর্থিত। এই পোস্টে, আমরা আপনাকে দেখাব কিভাবে অ্যামাজন রেডশিফ্ট ব্যবহার করে আইসবার্গ টেবিলগুলিকে জিজ্ঞাসা করতে হয় এবং আইসবার্গ সমর্থন এবং বিকল্পগুলি অন্বেষণ করতে হয়।
সমাধান ওভারভিউ
অ্যাপাচি আইসবার্গ খুব বড় পেটাবাইট-স্কেল বিশ্লেষণাত্মক ডেটাসেটের জন্য একটি খোলা টেবিল বিন্যাস। আইসবার্গ টেবিল হিসাবে ফাইলের বড় সংগ্রহ পরিচালনা করে এবং এটি আধুনিক বিশ্লেষণাত্মক ডেটা লেক অপারেশনগুলিকে সমর্থন করে যেমন রেকর্ড-স্তরের সন্নিবেশ, আপডেট, মুছে ফেলা এবং সময় ভ্রমণের প্রশ্নগুলি। আইসবার্গ স্পেসিফিকেশন স্কিমা এবং পার্টিশন বিবর্তনের মতো বিরামবিহীন টেবিল বিবর্তনের অনুমতি দেয় এবং এর ডিজাইন অ্যামাজন S3-তে ব্যবহারের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।
আইসবার্গ সমস্ত মেটাডেটা ফাইলের জন্য মেটাডেটা পয়েন্টার সংরক্ষণ করে। যখন একটি SELECT ক্যোয়ারী একটি আইসবার্গ টেবিল পড়ছে, তখন ক্যোয়ারী ইঞ্জিনটি প্রথমে আইসবার্গ ক্যাটালগে যায়, তারপর লেটেস্ট মেটাডেটা ফাইলের অবস্থানের এন্ট্রি পুনরুদ্ধার করে, যেমনটি নিচের চিত্রে দেখানো হয়েছে।
অ্যামাজন রেডশিফ্ট এখন অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিলের জন্য সমর্থন প্রদান করে, যা ডেটা লেক গ্রাহকদের একটি লেনদেনগতভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ উপায়ে শুধুমাত্র-পঠন-যোগ্য বিশ্লেষণের প্রশ্নগুলি চালানোর অনুমতি দেয়। এটি আপনাকে লেনদেন সংক্রান্ত ডেটা লেকে আপনার টেবিলগুলি সহজেই পরিচালনা এবং বজায় রাখতে সক্ষম করে।
অ্যামাজন রেডশিফ্ট অ্যাপাচি আইসবার্গের নেটিভ স্কিমা এবং পার্টিশন বিবর্তন ক্ষমতা ব্যবহার করে সমর্থন করে এডাব্লুএস আঠালো ডেটা ক্যাটালগ, নতুন পার্টিশন যোগ করতে বা বিদ্যমান ডেটা লেক টেবিলের স্কিমা পরিবর্তন করতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা স্থানান্তর ও প্রক্রিয়া করার জন্য টেবিলের সংজ্ঞা পরিবর্তন করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে। অ্যামাজন রেডশিফ্ট অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিলের মেটাডেটাতে সংরক্ষিত কলামের পরিসংখ্যান ব্যবহার করে তার ক্যোয়ারী প্ল্যান অপ্টিমাইজ করতে এবং ক্যোয়ারী চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় ফাইল স্ক্যান কমাতে।
এই পোস্টে, আমরা ব্যবহার NYC ট্যাক্সি এবং লিমুজিন কমিশন থেকে হলুদ ট্যাক্সি পাবলিক ডেটাসেট আমাদের উৎস তথ্য হিসাবে. ডেটাসেটে ডেটা ফাইল রয়েছে Apache Parquet Amazon S3 এ বিন্যাস। আমরা ব্যাবহার করি অ্যামাজন অ্যাথেনা এই Parquet ডেটাসেট রূপান্তর করতে এবং তারপর ব্যবহার করুন আমাজন রেডশিফ্ট স্পেকট্রাম একটি রেডশিফ্ট স্থানীয় টেবিলের সাথে অনুসন্ধান করতে এবং যোগদান করতে, সারি-স্তরের মুছে ফেলা এবং আপডেট এবং পার্টিশন বিবর্তন সম্পাদন করুন, এই সমস্তটি একটি S3 ডেটা লেকে AWS গ্লু ডেটা ক্যাটালগের মাধ্যমে সমন্বিত।
পূর্বশর্ত
আপনার নিম্নলিখিত পূর্বশর্ত থাকা উচিত:
একটি আইসবার্গ টেবিলে Parquet ডেটা রূপান্তর করুন
এই পোস্টের জন্য, আপনার প্রয়োজন NYC ট্যাক্সি ও লিমুজিন কমিশন থেকে হলুদ ট্যাক্সির পাবলিক ডেটাসেট আইসবার্গ ফরম্যাটে উপলব্ধ। আপনি ফাইলগুলি ডাউনলোড করতে পারেন এবং তারপর অ্যাথেনা ব্যবহার করে পারকুয়েট ডেটাসেটটিকে একটি আইসবার্গ টেবিলে রূপান্তর করতে পারেন, বা উল্লেখ করুন Amazon Athena, Amazon EMR, এবং AWS Glue ব্যবহার করে একটি Apache Iceberg ডেটা লেক তৈরি করুন আইসবার্গ টেবিল তৈরি করতে ব্লগ পোস্ট.
এই পোস্টে, আমরা ডেটা রূপান্তর করতে এথেনা ব্যবহার করি। নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- আগের লিঙ্কটি ব্যবহার করে ফাইলগুলি ডাউনলোড করুন বা ব্যবহার করুন এডাব্লুএস কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (AWS CLI) নিম্নোক্ত কমান্ড ব্যবহার করে আপনার S3 বালতিতে 2020 এবং 2021 সালের জন্য পাবলিক S3 বালতি থেকে ফাইলগুলি অনুলিপি করতে:
আরও তথ্যের জন্য, দেখুন Amazon Redshift CLI সেট আপ করা হচ্ছে.
- একটি ডাটাবেস তৈরি করুন
Icebergdb
এবং নিম্নলিখিত বিবৃতি ব্যবহার করে Parquet ফরম্যাট ফাইলগুলির দিকে নির্দেশ করে Athena ব্যবহার করে একটি টেবিল তৈরি করুন: - নিম্নলিখিত SQL ব্যবহার করে Parquet টেবিলের ডেটা যাচাই করুন:
- নিম্নলিখিত কোড সহ অ্যাথেনায় একটি আইসবার্গ টেবিল তৈরি করুন। আপনি টেবিলের ধরন বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি আইসবার্গ টেবিল হিসাবে দেখতে পারেন যার মধ্যে Parquet বিন্যাস এবং চটকদার সংকোচন রয়েছে
create table
বিবৃতি SQL চালানোর আগে আপনাকে S3 অবস্থান আপডেট করতে হবে। এছাড়াও মনে রাখবেন যে আইসবার্গ টেবিলটি এর সাথে বিভক্তYear
চাবি. - আপনি টেবিল তৈরি করার পরে, পূর্বে লোড করা Parquet টেবিল ব্যবহার করে আইসবার্গ টেবিলে ডেটা লোড করুন
nyc_taxi_yellow_parquet
নিম্নলিখিত SQL সহ: - এসকিউএল বিবৃতি সম্পূর্ণ হলে, আইসবার্গ টেবিলে ডেটা যাচাই করুন
nyc_taxi_yellow_iceberg
. পরবর্তী ধাপে যাওয়ার আগে এই ধাপটি প্রয়োজন। - আপনি যাচাই করতে পারেন যে nyc_taxi_yellow_iceberg টেবিলটি আইসবার্গ ফর্ম্যাট টেবিলে রয়েছে এবং নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করে বছরের কলামে বিভাজিত হয়েছে:
Amazon Redshift এ একটি বাহ্যিক স্কিমা তৈরি করুন
এই বিভাগে, আমরা AWS Glue ডাটাবেসের দিকে নির্দেশ করে Amazon Redshift-এ কিভাবে একটি বাহ্যিক স্কিমা তৈরি করতে হয় তা প্রদর্শন করি। icebergdb
আইসবার্গ টেবিল জিজ্ঞাসা nyc_taxi_yellow_iceberg
যা আমরা পূর্ববর্তী বিভাগে এথেনা ব্যবহার করে দেখেছি।
এর মাধ্যমে Redshift এ লগ ইন করুন ক্যোয়ারী এডিটর v2 অথবা একটি SQL ক্লায়েন্ট এবং নিম্নলিখিত কমান্ড চালান (মনে রাখবেন যে AWS Glue ডাটাবেস icebergdb
এবং অঞ্চলের তথ্য ব্যবহার করা হচ্ছে):
Amazon Redshift-এ বাহ্যিক স্কিমা তৈরির বিষয়ে জানতে, পড়ুন বাহ্যিক স্কিমা তৈরি করুন
আপনি বাহ্যিক স্কিমা তৈরি করার পরে spectrum_iceberg_schema
, আপনি Amazon Redshift-এ আইসবার্গ টেবিলে প্রশ্ন করতে পারেন।
অ্যামাজন রেডশিফ্টে আইসবার্গ টেবিলটি জিজ্ঞাসা করুন
Query Editor v2 এ নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি চালান। মনে রাখবেন যে spectrum_iceberg_schema
অ্যামাজন রেডশিফ্টে তৈরি করা বাহ্যিক স্কিমার নাম nyc_taxi_yellow_iceberg
ক্যোয়ারীতে ব্যবহৃত AWS Glue ডাটাবেসের টেবিল হল:
নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে ক্যোয়ারী ডেটা আউটপুট দেখায় যে আইসবার্গ ফর্ম্যাট সহ AWS গ্লু টেবিলটি রেডশিফ্ট স্পেকট্রাম ব্যবহার করে অনুসন্ধানযোগ্য।
আইসবার্গ টেবিল অনুসন্ধানের ব্যাখ্যা পরিকল্পনা পরীক্ষা করুন
আপনি ব্যাখ্যা পরিকল্পনা আউটপুট পেতে নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী ব্যবহার করতে পারেন, যা ফর্ম্যাট দেখায় ICEBERG
:
ডেটা সামঞ্জস্যের জন্য আপডেটগুলি যাচাই করুন
আইসবার্গ টেবিলে আপডেটটি সম্পূর্ণ হওয়ার পরে, আপনি ডেটার লেনদেনগতভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ দৃশ্য দেখতে Amazon Redshift-কে জিজ্ঞাসা করতে পারেন। এর একটি বাছাই করে একটি প্রশ্ন চালানো যাক vendorid
এবং একটি নির্দিষ্ট পিক-আপ এবং ড্রপ-অফের জন্য:
পরবর্তী, এর মান আপডেট করুন passenger_count
থেকে 4 এবং trip_distance
একটি জন্য 9.4 থেকে vendorid
এবং এথেনায় নির্দিষ্ট পিক-আপ এবং ড্রপ অফ তারিখ:
অবশেষে, এর আপডেট করা মান দেখতে Query Editor v2-এ নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি চালান passenger_count
এবং trip_distance
:
নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটে দেখানো হয়েছে, আইসবার্গ টেবিলে আপডেট অপারেশনগুলি অ্যামাজন রেডশিফ্টে উপলব্ধ।
অ্যামাজন রেডশিফ্টে স্থানীয় টেবিল এবং ঐতিহাসিক ডেটার একটি ইউনিফাইড ভিউ তৈরি করুন
একটি আধুনিক ডেটা আর্কিটেকচার কৌশল হিসাবে, আপনি ডেটা লেকে ঐতিহাসিক ডেটা বা কম ঘন ঘন অ্যাক্সেস করা ডেটা সংগঠিত করতে পারেন এবং রেডশিফ্ট ডেটা গুদামে ঘন ঘন অ্যাক্সেস করা ডেটা রাখতে পারেন। এটি স্কেলে বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে এবং সবচেয়ে সাশ্রয়ী স্থাপত্য সমাধান খুঁজে পেতে নমনীয়তা প্রদান করে।
এই উদাহরণে, আমরা একটি Redshift টেবিলে 2 বছরের ডেটা লোড করি; বাকি ডেটা S3 ডেটা লেকে থাকে কারণ সেই ডেটাসেটটি কম ঘন ঘন জিজ্ঞাসা করা হয়।
- 2 বছরের ডেটা লোড করতে নিম্নলিখিত কোডটি ব্যবহার করুন
nyc_taxi_yellow_recent
আমাজন রেডশিফ্টে টেবিল, আইসবার্গ টেবিল থেকে উৎস: - এর পরে, আপনি অ্যাথেনায় নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করে আইসবার্গ টেবিল থেকে শেষ 2 বছরের ডেটা সরিয়ে ফেলতে পারেন কারণ আপনি আগের ধাপে একটি রেডশিফ্ট টেবিলে ডেটা লোড করেছেন:
আপনি এই পদক্ষেপগুলি সম্পূর্ণ করার পরে, Redshift টেবিলে 2 বছরের ডেটা রয়েছে এবং বাকি ডেটা Amazon S3-এর আইসবার্গ টেবিলে রয়েছে।
- ব্যবহার করে একটি ভিউ তৈরি করুন
nyc_taxi_yellow_iceberg
আইসবার্গ টেবিল এবংnyc_taxi_yellow_recent
আমাজন রেডশিফটে টেবিল: - এখন ভিউটি জিজ্ঞাসা করুন, ফিল্টারের অবস্থার উপর নির্ভর করে, রেডশিফ্ট স্পেকট্রাম আইসবার্গ ডেটা, রেডশিফ্ট টেবিল বা উভয়ই স্ক্যান করবে। নিম্নলিখিত উদাহরণ ক্যোয়ারী উভয় টেবিল স্ক্যান করে উৎস টেবিলের প্রতিটি থেকে বেশ কয়েকটি রেকর্ড ফেরত দেয়:
বিভাজন বিবর্তন
আইসবার্গ ব্যবহার করে লুকানো বিভাজন, যার মানে আপনার অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিলের জন্য ম্যানুয়ালি পার্টিশন যোগ করার দরকার নেই। Apache Iceberg টেবিলে নতুন পার্টিশন মান বা নতুন পার্টিশন স্পেস (পার্টিশন কলাম যোগ বা অপসারণ) স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যামাজন রেডশিফ্ট দ্বারা সনাক্ত করা হয় এবং টেবিলের সংজ্ঞায় পার্টিশন আপডেট করার জন্য কোনো ম্যানুয়াল অপারেশনের প্রয়োজন হয় না। নিম্নলিখিত উদাহরণ এটি প্রদর্শন করে.
আমাদের উদাহরণে, যদি আইসবার্গ টেবিল nyc_taxi_yellow_iceberg
মূলত বছর এবং পরে কলাম দ্বারা বিভাজন করা হয়েছিল vendorid
একটি অতিরিক্ত পার্টিশন কলাম হিসাবে যোগ করা হয়েছিল, তারপর অ্যামাজন রেডশিফ্ট নিরবচ্ছিন্নভাবে আইসবার্গ টেবিলটি জিজ্ঞাসা করতে পারে nyc_taxi_yellow_iceberg
একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে দুটি ভিন্ন পার্টিশন স্কিম সহ।
অ্যামাজন রেডশিফ্ট ব্যবহার করে আইসবার্গ টেবিল অনুসন্ধান করার সময় বিবেচ্য বিষয়
পূর্বরূপ সময়কালে, আইসবার্গ টেবিলের সাথে অ্যামাজন রেডশিফ্ট ব্যবহার করার সময় নিম্নলিখিতগুলি বিবেচনা করুন:
- AWS আঠালো ডেটা ক্যাটালগে সংজ্ঞায়িত শুধুমাত্র আইসবার্গ টেবিল সমর্থিত।
- তৈরি করুন বা পরিবর্তন করুন বহিরাগত টেবিল কমান্ড সমর্থিত নয়, যার মানে আইসবার্গ টেবিলটি ইতিমধ্যেই একটি AWS Glue ডাটাবেসে থাকা উচিত।
- সময় ভ্রমণ প্রশ্ন সমর্থিত নয়.
- আইসবার্গ সংস্করণ 1 এবং 2 সমর্থিত। আইসবার্গ ফরম্যাট সংস্করণ সম্পর্কে আরো বিস্তারিত জানার জন্য, পড়ুন বিন্যাস সংস্করণ.
- আইসবার্গ টেবিলের সাথে সমর্থিত ডেটা প্রকারের তালিকার জন্য, পড়ুন অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিলের সাথে সমর্থিত ডেটা প্রকার (প্রিভিউ).
- একটি আইসবার্গ টেবিল অনুসন্ধানের জন্য মূল্য নির্ধারণ Amazon Redshift ব্যবহার করে অন্য কোনো ডেটা ফর্ম্যাট অ্যাক্সেস করার মতই।
আইসবার্গ ফর্ম্যাট টেবিলের পূর্বরূপ বিবেচনার জন্য অতিরিক্ত বিবরণের জন্য, পড়ুন অ্যামাজন রেডশিফ্টের সাথে অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিল ব্যবহার করা (প্রিভিউ).
গ্রাহকের প্রতিক্রিয়া
"তিনুইটি, বৃহত্তম স্বাধীন পারফরম্যান্স মার্কেটিং ফার্ম, প্রতিদিনের ভিত্তিতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করে এবং আমাদের বাজার গোয়েন্দা দলগুলির জন্য একটি সহজ, সাশ্রয়ী, নিরাপদে আমাদের সমস্ত গ্রাহকের ডেটা সংরক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করার জন্য একটি শক্তিশালী ডেটা লেক এবং ডেটা গুদাম কৌশল থাকতে হবে৷ , এবং শক্তিশালী উপায়,” জাস্টিন মানুস বলেছেন, টিনুইটির প্রধান প্রযুক্তি কর্মকর্তা। “আমাজন রেডশিফ্ট-এর সমর্থন আমাদের ডেটা লেকে অ্যাপাচি আইসবার্গ টেবিলের জন্য, যা সত্যের একক উৎস, কর্মক্ষমতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে এবং আমাদের ডেটা ইন্টিগ্রেশন পাইপলাইনগুলিকে আরও সহজ করে বিভিন্ন উত্স থেকে গৃহীত সমস্ত ডেটা অ্যাক্সেস করতে এবং আমাদের শক্তি প্রদান করে৷ গ্রাহকদের ব্র্যান্ড সম্ভাবনা।"
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে Amazon S3-এ সঞ্চিত ফাইলগুলি ব্যবহার করে Redshift-এ একটি আইসবার্গ টেবিল অনুসন্ধান করার একটি উদাহরণ দেখিয়েছি, AWS Glue Data Catalog-এ একটি সারণী হিসাবে ক্যাটালগ করা হয়েছে, এবং দক্ষ সারি-স্তরের আপডেট এবং মুছে ফেলার মতো মূল বৈশিষ্ট্যগুলির কিছু প্রদর্শন করেছি, এবং এথেনা ব্যবহার করে বিগ ডেটার শক্তি আনলক করার জন্য ব্যবহারকারীদের জন্য স্কিমা বিবর্তনের অভিজ্ঞতা।
আপনি বিভিন্ন ফাইল এবং টেবিল বিন্যাসে ডেটা লেক টেবিলে প্রশ্নগুলি চালানোর জন্য Amazon Redshift ব্যবহার করতে পারেন, যেমন অ্যাপাচি হুদি এবং ডেল্টা লেক, এবং এখন সঙ্গে অ্যাপাচি আইসবার্গ (প্রিভিউ), যা আপনার আধুনিক ডেটা আর্কিটেকচারের প্রয়োজনের জন্য অতিরিক্ত বিকল্প প্রদান করে।
আমরা আশা করি এটি আপনাকে অ্যামাজন রেডশিফ্টে আইসবার্গ টেবিলগুলি জিজ্ঞাসা করার জন্য একটি দুর্দান্ত সূচনা পয়েন্ট দেবে৷
লেখক সম্পর্কে
রোহিত বানসাল AWS-এর একজন অ্যানালিটিক্স বিশেষজ্ঞ সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি অ্যামাজন রেডশিফ্টে বিশেষজ্ঞ এবং অন্যান্য AWS বিশ্লেষণ পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে পরবর্তী প্রজন্মের বিশ্লেষণ সমাধানগুলি তৈরি করতে গ্রাহকদের সাথে কাজ করেন৷
সতীশ সাথিয়া অ্যামাজন রেডশিফ্টের একজন সিনিয়র প্রোডাক্ট ইঞ্জিনিয়ার। তিনি একজন উত্সাহী বড় ডেটা উত্সাহী যিনি সাফল্য অর্জন করতে এবং তাদের ডেটা গুদামজাতকরণ এবং ডেটা লেক আর্কিটেকচারের চাহিদা মেটাতে বিশ্বজুড়ে গ্রাহকদের সাথে সহযোগিতা করেন।
রঞ্জন বর্মণ AWS-এর একজন অ্যানালিটিক্স বিশেষজ্ঞ সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি অ্যামাজন রেডশিফ্টে বিশেষজ্ঞ এবং গ্রাহকদের মাপযোগ্য বিশ্লেষণাত্মক সমাধান তৈরি করতে সহায়তা করেন। বিভিন্ন ডাটাবেস এবং ডেটা গুদামজাতকরণ প্রযুক্তিতে তার 16 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে। তিনি ক্লাউড সমাধানগুলির সাথে গ্রাহকদের সমস্যাগুলি স্বয়ংক্রিয় এবং সমাধানের বিষয়ে উত্সাহী৷
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- চার্টপ্রাইম। ChartPrime এর সাথে আপনার ট্রেডিং গেমটি উন্নত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/query-your-iceberg-tables-in-data-lake-using-amazon-redshift-preview/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 100
- 16
- 17
- 2020
- 2021
- 22
- 26
- 28
- 30
- 385
- 46
- 500
- 53
- 7
- 8
- 9
- a
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- অ্যাক্সেসড
- অভিগম্যতা
- অ্যাক্সেস করা
- অর্জন করা
- দিয়ে
- যোগ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- ঠিকানাগুলি
- সাশ্রয়ী মূল্যের
- সব
- অনুমতি
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন অ্যাথেনা
- আমাজন ইএমআর
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- পরিমাণে
- an
- বিশ্লেষণমূলক
- বিশ্লেষণাত্মক
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- কোন
- এ্যাপাচি
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- কাছাকাছি
- বিন্যাস
- AS
- At
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- স্বয়ংক্রিয়করণ
- সহজলভ্য
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস আঠালো
- ভিত্তি
- কারণ
- আগে
- হচ্ছে
- বিশাল
- বড় ডেটা
- বাঁধাই
- ব্লগ
- উভয়
- তরবার
- নির্মাণ করা
- ব্যবসায়
- ব্যবসায়িক বুদ্ধি
- by
- CAN
- ক্ষমতা
- সামর্থ্য
- তালিকা
- মধ্য
- কিছু
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- নেতা
- মুখ্য প্রযুক্তিবিদ্যা অফিসার
- মক্কেল
- মেঘ
- কোড
- সংগ্রহ
- স্তম্ভ
- কলাম
- সম্পূর্ণ
- জটিল
- পরিবেশ
- বিবেচনা
- বিবেচ্য বিষয়
- সঙ্গত
- ধারণ
- রূপান্তর
- সহযোগিতা
- সাশ্রয়ের
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- সংকটপূর্ণ
- ক্রেতা
- গ্রাহক তথ্য
- গ্রাহকদের
- দৈনিক
- উপাত্ত
- বিভিন্ন উপাদানের মিশ্রনের তথ্য
- ডেটা লেক
- তথ্য গুদাম
- ডেটাবেস
- ডেটাসেট
- তারিখগুলি
- ডিফল্ট
- সংজ্ঞায়িত
- সংজ্ঞা
- সংজ্ঞা
- ব-দ্বীপ
- প্রদর্শন
- প্রদর্শিত
- প্রমান
- নির্ভর করে
- নকশা
- বিস্তারিত
- সনাক্ত
- দেব
- বিভিন্ন
- সরাসরি
- Dont
- ডবল
- ডাউনলোড
- প্রতি
- সহজে
- সহজ
- সম্পাদক
- দক্ষ
- পারেন
- দূর
- সম্ভব
- ইঞ্জিন
- প্রকৌশলী
- কৌতূহলী ব্যক্তি
- প্রবেশ
- থার (eth)
- বিবর্তন
- উদাহরণ
- থাকা
- বিদ্যমান
- অভিজ্ঞতা
- ব্যাখ্যা করা
- অন্বেষণ করুণ
- প্রসারিত
- বহিরাগত
- অতিরিক্ত
- দ্রুত
- বৈশিষ্ট্য
- ফাইল
- নথি পত্র
- ছাঁকনি
- আবিষ্কার
- দৃঢ়
- প্রথম
- নমনীয়তা
- অনুসরণ
- জন্য
- বিন্যাস
- ঘনঘন
- থেকে
- সম্পূর্ণরূপে
- অধিকতর
- পাওয়া
- দেয়
- পৃথিবী
- Goes
- মহান
- গ্রুপ
- হ্যান্ডলগুলি
- আছে
- he
- সাহায্য
- ঐতিহাসিক
- আশা
- কিভাবে
- কিভাবে
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- if
- in
- স্বাধীন
- তথ্য
- ইন্টিগ্রেশন
- বুদ্ধিমত্তা
- মধ্যে
- IT
- এর
- যোগদানের
- JPG
- JSON
- জাস্টিন
- রাখা
- চাবি
- হ্রদ
- বড়
- বৃহত্তম
- গত
- পরে
- সর্বশেষ
- শিখতে
- কম
- মত
- LIMIT টি
- লাইন
- LINK
- তালিকা
- বোঝা
- স্থানীয়
- অবস্থান
- বজায় রাখা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- পরিচালনা করে
- পদ্ধতি
- ম্যানুয়াল
- ম্যানুয়ালি
- মানচিত্র
- বাজার
- Marketing
- মানে
- সম্মেলন
- মেটাডাটা
- আধুনিক
- অধিক
- সেতু
- পদক্ষেপ
- চলন্ত
- অবশ্যই
- নাম
- স্থানীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নতুন
- পরবর্তী
- পরবর্তী প্রজন্ম
- না।
- বিঃদ্রঃ
- এখন
- সংখ্যা
- এনওয়াইসি
- of
- অফিসার
- on
- খোলা
- অপারেশন
- অপারেশনস
- অপ্টিমিজ
- অপ্টিমাইজ
- সর্বোচ্চকরন
- অপশন সমূহ
- or
- মূলত
- অন্যান্য
- আমাদের
- আউটপুট
- শেষ
- পৃষ্ঠা
- কামুক
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- কাল
- পরিকল্পনা
- পরিকল্পনা সমূহ
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- বিন্দু
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- পূর্বশর্ত
- প্রি
- আগে
- পূর্বে
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- পণ্য
- বৈশিষ্ট্য
- উপলব্ধ
- প্রকাশ্য
- প্রশ্নের
- পড়া
- রেকর্ড
- হ্রাস করা
- এলাকা
- অপসারণ
- প্রতিস্থাপন করা
- প্রয়োজনীয়
- বিশ্রাম
- আয়
- শক্তসমর্থ
- চালান
- দৌড়
- একই
- করাত
- বলেছেন
- মাপযোগ্য
- স্কেল
- স্ক্যান
- স্ক্যানিং
- স্ক্যান
- স্কিম
- নির্বিঘ্ন
- নির্বিঘ্নে
- অধ্যায়
- নিরাপদ
- দেখ
- জ্যেষ্ঠ
- Serverless
- সেবা
- সেট
- উচিত
- প্রদর্শনী
- দেখিয়েছেন
- প্রদর্শিত
- শো
- সহজ
- একক
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধানে
- কিছু
- উৎস
- সোর্স
- উৎস
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষ
- সবিস্তার বিবরণী
- চশমা
- বর্ণালী
- এসকিউএল
- মান
- শুরু হচ্ছে
- বিবৃতি
- পরিসংখ্যান
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- দোকান
- কৌশল
- স্ট্রিং
- সাফল্য
- এমন
- সমর্থন
- সমর্থিত
- সমর্থন
- টেবিল
- দল
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- দশ
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- উৎস
- তাদের
- তারপর
- এইগুলো
- এই
- হাজার হাজার
- দ্বারা
- সময়
- সময় ভ্রমণ
- টাইমস্ট্যাম্প
- থেকে
- আজ
- সরঞ্জাম
- লেনদেনের
- ভ্রমণ
- সত্য
- দুই
- আদর্শ
- ধরনের
- সমন্বিত
- মিলন
- আনলক
- আপডেট
- আপডেট
- আপডেট
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- যাচাই করুন
- মূল্য
- মানগুলি
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- খুব
- মাধ্যমে
- চেক
- ভলিউম
- গুদাম
- গুদামজাত করা
- ছিল
- উপায়..
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- কখন
- যে
- হু
- ব্যাপক
- ব্যাপকভাবে
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- কাজ
- বছর
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet