Presto একটি ডিস্ট্রিবিউটেড SQL কোয়েরি ইঞ্জিন যা বৃহৎ ডেটাসেট এবং বিভিন্ন ডেটা সোর্সের উপর দ্রুত কোয়েরি এক্সিকিউশন নিশ্চিত করতে ডিজাইন করা হয়েছে। এর আর্কিটেকচারটি ডিস্ট্রিবিউটেড এবং স্কেলেবল হওয়ার কারণে এটি একাধিক নোডের মধ্যে কাজ করে, যার মাধ্যমে Presto ক্লাস্টার বড় ডেটাসেটের জন্য কার্যকরভাবে কাজ করতে পারে।

Presto ক্লাস্টারের প্রধান উপাদানগুলি হল Coordinator এবং Worker নোড, যা একে একে কোয়েরি পরিচালনা এবং ডেটা প্রসেসিংয়ের কাজ ভাগ করে নেয়।

Presto Cluster Architecture এর মূল উপাদানসমূহ

১. Coordinator Node

Coordinator Node হলো Presto ক্লাস্টারের কেন্দ্রীয় হাব, যা কোয়েরি রিসিভ করে এবং পুরো ক্লাস্টারে কোয়েরি এক্সিকিউশন প্ল্যান তৈরি করে। এটি মূলত ক্লাস্টার পরিচালনা, কোয়েরি প্ল্যানিং এবং রেজাল্ট সংকলনের জন্য দায়ী।

• কাজ:
  • কোয়েরি গ্রহণ এবং এক্সিকিউশন প্ল্যান তৈরি করা।
  • কাজগুলো বিভিন্ন Worker নোডে ভাগ করে দেওয়া।
  • Worker নোড থেকে প্রক্রিয়াজাত ফলাফল সংগ্রহ করা এবং ক্লায়েন্টে ফলাফল ফেরত পাঠানো।
  • Worker নোডের স্বাস্থ্য পরীক্ষা ও ট্র্যাকিং।
• ডাটাবেস কানেকশন:
  • Coordinator সাধারণত ডেটা সোর্সের সাথে সরাসরি সংযুক্ত থাকে এবং কোয়েরি এক্সিকিউশনের জন্য দরকারি ডেটা উৎস খুঁজে বের করে।

২. Worker Node

Worker Node Presto ক্লাস্টারের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা কোয়েরি প্রসেসিং করে। এটি ডেটার প্রক্রিয়াকরণ, সাব-কোয়েরি এক্সিকিউশন এবং কোয়েরির ফলাফল ফাইনাল Coordinator নোডে পাঠানোর জন্য দায়ী।

• কাজ:
  • কোয়েরি এক্সিকিউশন পরিকল্পনা অনুযায়ী কাজ প্রক্রিয়া করা।
  • ডেটার সাব-সেট সংগ্রহ করা এবং কোয়েরি ফিল্টারিং, যোগফল, এবং অন্যান্য অপারেশন সম্পাদন করা।
  • কোয়েরি এক্সিকিউশন ফেজে অংশ নেওয়া।
  • এক্সিকিউটেড ফলাফল Coordinator নোডে পাঠানো।
• ডেটা প্রসেসিং:
  • Worker নোড ডেটার উপর প্যারালাল প্রসেসিং করে, তাই ডেটার বিশাল পরিমাণ দ্রুত এবং কার্যকরীভাবে প্রসেস করা সম্ভব হয়।

৩. Query Execution Flow

Presto-তে কোয়েরি এক্সিকিউশন একটি ভিন্নধর্মী প্রক্রিয়া, যা Coordinator এবং Worker নোডের মধ্যে কাজ ভাগ করে। নিচে কোয়েরি এক্সিকিউশনের সাধারণ প্রক্রিয়া দেওয়া হলো:

1. কোয়েরি গ্রহণ:
   ব্যবহারকারী বা ক্লায়েন্ট একটি SQL কোয়েরি পাঠায় যা Presto Coordinator নোড গ্রহণ করে।
2. এক্সিকিউশন প্ল্যান তৈরি:
   Coordinator নোড কোয়েরির জন্য একটি লজিক্যাল এবং ফিজিক্যাল এক্সিকিউশন প্ল্যান তৈরি করে। এটি কোয়েরি প্রক্রিয়া কীভাবে হতে হবে, তা নির্ধারণ করে।
3. কাজের ভাগ:
   এক্সিকিউশন প্ল্যানটি বিভিন্ন অংশে ভাগ করা হয় এবং বিভিন্ন Worker নোডে পাঠানো হয়। Worker নোডগুলি প্রক্রিয়াকৃত ডেটা সংগ্রহ করে এবং তা Coordinator-এ পাঠায়।
4. ফলাফল একত্রিত করা:
   Worker নোড থেকে প্রাপ্ত ফলাফল Coordinator নোড একত্রিত করে এবং ব্যবহারকারীকে চূড়ান্ত ফলাফল প্রদান করে।

Presto Cluster Architecture - প্রক্রিয়া চিত্র

          +---------------------+
          |     Client          |
          +---------------------+
                  |
                  v
          +---------------------+
          |   Coordinator Node  |
          |   (Query Planning   |
          |    & Result Merging)|
          +---------------------+
                  |
                  v
          +---------------------+
          |    Worker Nodes     |
          | (Data Processing &  |
          |   Subquery Execution)|
          +---------------------+
                  |
                  v
          +---------------------+
          |    Data Sources     |
          |  (HDFS, S3, MySQL,  |
          |     PostgreSQL, etc.)|
          +---------------------+
Copy

Presto Cluster এর অন্যান্য বৈশিষ্ট্য

১. Scalability (স্কেলেবল)

Presto একটি স্কেলেবল আর্কিটেকচার অনুসরণ করে, যেখানে আপনি সহজেই নতুন Worker Node যোগ করতে পারেন, এবং কোয়েরি প্রসেসিংয়ের ক্ষমতা বাড়াতে পারেন। একাধিক Worker নোড ব্যবহার করে বড় ডেটাসেট দ্রুত প্রসেস করা সম্ভব।

২. Fault Tolerance (ফল্ট টলারেন্স)

Presto একটি সিম্পল ফল্ট টলারেন্স মেকানিজম প্রদান করে, যেখানে Coordinator নোডের ব্যর্থতা পুরো সিস্টেমকে প্রভাবিত করবে না। Worker নোডের মধ্যে কোনও একটি নোড ব্যর্থ হলে, অন্য নোডগুলি তার কাজ চালিয়ে যেতে পারে। তবে, Coordinator নোডের ব্যর্থতার জন্য একাধিক পদ্ধতি প্রয়োজন।

৩. High Availability (উচ্চ উপলব্ধতা)

Presto ক্লাস্টারে উচ্চ উপলব্ধতা নিশ্চিত করতে, একাধিক Coordinator নোড কনফিগার করা যেতে পারে। এতে একটি Coordinator নোডের ব্যর্থতাও কোয়েরি প্রসেসিংয়ের উপর কোনও প্রভাব ফেলবে না।

৪. Data Distribution (ডেটা বিতরণ)

Presto একাধিক Worker নোডে ডেটা বিতরণ করে এবং প্যারালাল প্রসেসিং নিশ্চিত করে। এইভাবে ডেটা একাধিক নোডের মধ্যে সমানভাবে বিভক্ত হয়ে দ্রুত প্রক্রিয়া করা হয়।

Presto Cluster Management

Presto ক্লাস্টারের কার্যকারিতা এবং কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করার জন্য Cluster Management অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এটি অন্তর্ভুক্ত:

• Cluster Scaling: Worker Node যোগ বা কমিয়ে ক্লাস্টারের সাইজ বাড়ানো বা কমানো।
• Monitoring: Presto কোয়েরি এক্সিকিউশনের পারফরম্যান্স ম্যানিটর করা এবং ত্রুটি লগ পর্যবেক্ষণ।
• Health Checks: Worker Node গুলির স্বাস্থ্য পরীক্ষা করা এবং প্রয়োজন হলে তাদের পুনরায় চালু করা।

Presto Cluster Management Tools

1. Prometheus: Presto-তে পারফরম্যান্স এবং স্ট্যাটিস্টিক্স মনিটর করতে Prometheus ব্যবহার করা যেতে পারে।
2. Grafana: Prometheus-এর সাথে সংযুক্ত হয়ে Grafana ড্যাশবোর্ডের মাধ্যমে কোয়েরি পারফরম্যান্স ভিজ্যুয়ালাইজ করা যায়।

Conclusion

Presto এর Cluster Architecture এর মাধ্যমে এটি বড় ডেটাসেটের জন্য অত্যন্ত স্কেলেবল, দ্রুত এবং কার্যকরী কোয়েরি এক্সিকিউশন নিশ্চিত করে। Coordinator এবং Worker নোডের মধ্যে সমন্বয় Presto কে ডিস্ট্রিবিউটেড ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য এক শক্তিশালী এবং পারফরম্যান্স-বান্ধব টুলে পরিণত করেছে।