Apache Spark PySpark
📘 বিশাল ডেটা সমান্তরাল প্রসেসিং।
🌐 Parallel processing of massive data.
🏗️
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
বিশাল ডেটা সমান্তরাল প্রসেসিং।
বিশাল ডেটা সমান্তরাল প্রসেসিং।
🌐 English:
Parallel processing of massive data.
Parallel processing of massive data.
🗂 কোথায় পড়ে
৬. ইঞ্জিনিয়ারিং ও ক্যারিয়ার → বিগ ডেটা ও ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং → Apache Spark PySpark
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Build ETL pipelines, use Spark and warehouses
🧰 টুলস
Spark, Airflow, BigQuery
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
এক কম্পিউটারে না আঁটা ডেটা অনেক মেশিনে সমান্তরালে প্রসেস।
- ধাপ 1SparkSession তৈরি; spark.read.csv/parquet
- ধাপ 2DataFrame API: select, filter, groupBy, join—pandas-এর মতো
- ধাপ 3লেজি ইভ্যালুয়েশন: action (show, count, write) না আসা পর্যন্ত কিছুই চলে না
- ধাপ 4Spark SQL ও MLlib; পার্টিশন ও Parquet ফরম্যাট দিয়ে দক্ষতা
🧪 বাস্তব উদাহরণ
১০০ GB মোবাইল কল রেকর্ড থেকে জেলাভিত্তিক মোবিলিটি—PySpark-এ কয়েক মিনিট।
⚠️ সাধারণ ভুল
.toPandas() দিয়ে বিশাল ডেটা এক মেশিনে আনা—মেমোরি শেষ।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
Apache SparkPySparklazy evaluationpartitionParquet
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক2.1 RDD ও DataFrame
2.2 লেজি ইভ্যালুয়েশন
2.3 Spark SQL ও MLlib
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Big Data & Data Engineering)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport pandas as pd, sqlite3, io
# Mini ETL: extract CSV -> transform -> load into a warehouse table
raw=io.StringIO("date,district,cases\n2026-01-01,Dhaka,12\n2026-01-01,Sylhet,x\n2026-01-02,Dhaka,15\n")
df=pd.read_csv(raw) # Extract
df["cases"]=pd.to_numeric(df.cases,errors="coerce").fillna(0).astype(int); df["date"]=pd.to_datetime(df.date) # Transform
con=sqlite3.connect(":memory:"); df.to_sql("fact_cases",con,index=False) # Load
print(pd.read_sql("SELECT district, SUM(cases) total FROM fact_cases GROUP BY district",con))❓
সেল্ফ-চেক · Self check
🔗
সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts
এই শাখার অন্যান্য অংশ
1. ETL Pipelines2. Apache Spark PySpark3. Apache Airflow4. Data Warehouse5. NoSQL MongoDB6. Web Scraping BeautifulSoup7. REST APIs for Data