Data Engineering এর ওয়ার্কফ্লো – পার্ট ৩

পর্ব ৩ঃ PySpark – ডেটা ইঞ্জিনিয়ারের গোপন হাতিয়ার
আমাদের Raw data warehouse এ জমা হয়েছিলো, মনে আছে? কিন্তু Raw data নিয়ে কাজ করা এখনও বেশ জটিল।

 এই data কে দ্রুত process করতেই ব্যবহার হয় PySpark।
.

 PySpark কী?
PySpark হলো Apache Spark এর Python API। এটা একসাথে অনেক data node এ parallel computation চালাতে পারে—মানে millions of rows কে কয়েক মিনিটেই process করে ফেলে। ধরেন, Food delivery system rider data থেকে আপনি জানতে চাচ্ছেন —
গড় delivery time কত?
কোন route এ delay বেশি হয়?
PySpark এই heavy computation অনেক দ্রুত calculate করতে পারে।
.

 কোথায় কাজে লাগে?
Data Cleaning ও Transformation – মিসিং data ফিল্টার করা, সঠিক ফরম্যাটে আনা
Aggregation – যেমন, কোন দিনে কত ট্রিপ হয়েছে, গড় ভাড়া কত
ETL Pipelines – এক system থেকে data নিয়ে process করে warehouse-এ পাঠানো
Real-time Processing – fraud detection বা live traffic analysis
.

 কেন শিখবেন?
কারণ আজকের দিনে ছোটখাটো কোম্পানি থেকে বড় টেক জায়ান্ট – সবাইকে big data handle করতে হয়। আর PySpark সেই কাজের জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় টুলগুলোর একটি।
হ্যাঁ business-এর জন্য শুধু calculation যথেষ্ট না—তাদের দরকার clean, structured, analytics-ready dataset, যেটা দিয়ে সরাসরি dashboard বানানো যায়। এখানেই আসে DBT – যেটা raw data কে সাজিয়ে তোলে business decision-এর জন্য।
.
পরের পর্বে জানব কীভাবে DBT data কে transform করে business-friendly insights বানায়। 

 আর যদি Kafka থেকে শুরু করে Snowflake, PySpark আর DBT – এই পুরো pipeline হাতে কলমে শিখতে চান, তবে আমাদের Data Engineering Job Ready Program এ যোগ দিতে পারেন আজই।