Big Brain - 'IT' knowledge Center

Big Brain -  'IT' knowledge Center

Share

IT knowledge sharing page like Database and Linux System.

12/08/2021

SQL Busic
Who is interested ?
Command pls.
Thanks

29/04/2021

SQL Basic training
စျေးနှုန်းသက်သက်သာသာနဲ့ဖွင့်ရန်ရှိ
contact to chat box

07/08/2020

Hello Every One,

I have to share about SQL useful query !

Long time no sharing !! 😆

Plz like and share !!!
Plz come to command box.

07/02/2020
06/02/2020

Data

မင်္ဂလာပါ ဒီနေ့ဆွေးနွေးချင်တာကတော့ Hadoop Architecture အကြောင်းဖြစ်ပါတယ်။

Data Analytics ဟာ ဒီနောက်ပိုင်း IT မှာ ခေတ်အစားဆုံး အပိုင်းတစ်ခုလို့ ပြောလို့ရပါတယ်။ Hadoop ဟာ Big Data လို့ခေါ်တဲ့ Data တွေအများကြီးကို analytics လုပ်ဖို့အတွက် processing လုပ်ရာမှာ အဓိကသုံးတဲ့ စနစ်ဖြစ်ပါတယ်။ ထူးခြားတာကတော့ သူရဲ့တည်ဆောက်ပုံဖြစ်ပါတယ်။

အရင်တုန်းက Organization တွေမှာ Data အများကြီး ထိန်းသိမ်းဖို့ (ဒါမှမဟုတ်) process လုပ်ဖို့လိုရင် servers တွေကို upgrade လုပ်ပြီး ပိုပြီးကောင်းတဲ့ sever တွေဖြစ်အောင် ပြောင်းလဲသုံးကြတာ များပါတယ်။ ကြာလာတော့ Mainframe လို computer တွေတောင်မှ ဆက်ပြီး upgrade လုပ်လို့မရတဲ့ အနေအထားတွေ ကြုံလာရပါတယ်။ ဒါဟာ ကြီးမားတဲ့ အဖွဲ့အစည်းတိုင်း ကြုံရတဲ့ ပြဿနာဖြစ်ပါတယ်။

Google company ကတော့ ဒီပြဿနာကို အစတည်းကသိတော့ commodity hardware လို့ခေါ်တဲ့ အများသုံး ရိုးရိုး sever တွေအများကြီးကို ချိတ်ဆက်ပြီး လိုချင်တဲ့ capacity ရအောင်လုပ်တဲ့ programming model တစ်ခုထွင်ခဲ့ပါတယ်။ အဲဒါကို MapReduce လို့ခေါ်ပါတယ်။

MapReduce ဆိုတာ နားလည်အောင်ပြောရင် တန်အလေးချိန် ၁၀ ရှိတဲ့ သဲတွေကို ၁၀ ဘီးကားတစ်စီးတည်းနဲ့ သယ်မဲ့အစား ရိုးရိုးကား ၁၀ စီးကို ၁တန်စီ ခွဲသယ်ခိုင်းပြီး လိုတဲ့နေရာရောက်တော့မှ ပြန်ပေါင်းပြီးယူတဲ့ စနစ်ဖြစ်ပါတယ်။ နှစ်ခုယှဉ်ကြည့်ရင် ကြာချိန်တူတယ် ရတဲ့ရလဒ်လည်းတူတယ်။ ဒါမဲ့ ဘာကွာလဲပြောရရင် တကယ်လို့ အလေးချိန်များလာလို့ တန် ၁၀၀ သယ်ဖို့ လိုလာခဲ့ရင် တပြိုင်နက်ထဲ တန်၁၀၀ သယ်နိုင်တဲ့ကား မရှိတော့ပါဘူး။ ဒါမဲ့ ကားသေးလေး အစီး ၁၀၀ တော့ ရနိုင်ပါသေးတယ်။ ပိုများလာလေ လိုသလောက်ထပ်ဖြည့် နေရုံပါဘဲ။ဘယ်လောက်ကြီးကြီး ထပ်ဖြည့်လို့မရတော့ဘူးဆိုတဲ့ ပြဿနာမဖြစ်တော့ပါဘူး။

ဒီနေရာမှာ အဲလိုသေးသေးနဲ့ များပြားတဲ့ computers တွေကို စုပြီးသုံးလို့ရအောင်လုပ်တဲ့ စနစ်ဟာ MapReduce programming model ဖြစ်ပြီး အဲဒါကို အခြေခံပြီးဆောက်ထားတဲ့ File System ကို Hadoop Distributed File System လို့ခေါ်ပါတယ်။

Apache Hadoop ကိုသုံးမယ်ဆိုရင် Data တွေကို သိမ်းနည်း ingestion နဲ့ ပြန်ဆွဲယူသုံးဖို့ (analysis) အပြင်၊ အဲလိုလုပ်ဆောင်ချက် (processing jobs) တွေကို စောင့်ကြပ်ဖို့ အတွက် Hadoop Ecosystem လို့ခေါ်တဲ့ Software တွေအများကြီးစုဝေး သုံးဖို့လိုပါတယ်။

အခြေခံ သိသင်တဲ့ Software (Tools) တွေကတော့

၁) HDFS လို့ခေါ်တဲ့ (Hadoop Distributed File System) ကတော့ Storage လုပ်ဖို့ အခြေခံအကျဆုံး အပိုင်းဖြစ်တဲ့ Distributed File System တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ (ဆိုလိုတာက Data တွေအများကြီးကို computer တစ်ခုတည်းမဟုတ်ဘဲ၊ computer တွေအများကြီးကြားမှာ ဖြန့်ကျက်ပြီး သိမ်းပေးတဲ့ စနစ်ဖြစ်ပါတယ်။)

၂) YARN (Yet Another Resource Negotiator) လို့ခေါ်တဲ့ Data processing လုပ်တဲ့ computer nodes တွေကို စီမံခန့်ခွဲတဲ့ Hadoop ရဲ့ brain လို့လည်းပြောလို့ရပါတယ်။

၃) Zookeeper ကတော့ data processing လုပ်တဲ့ jobs တွေကို ထိန်းပေးတဲ့ (configuration and grouping) အလုပ်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါတယ်။

၄) Ozzie ကတော့ အဲဒီ jobs တွေကို တွဲပြီး schedule လုပ်တဲ့ အလုပ်ကိုလုပ်ပေးပါတယ်။

၅) Ambari ကတော့ Hadoop clusters လို့ခေါ်တဲ့ computers များစွာ တွဲချိတ်ထားတဲ့ စနစ်ကို ထိန်းသိမ်း စောင့်ကြည့်ရာမှာ သုံးပါတယ်။

Data တွေသွင်းရာမှာ...

၁) Apache Flume ကတော့ Unstructured/Semi Structured လို့ခေါ်တဲ့ ပုံသဏ္ဏန်မမှန်တဲ့ data တွေကို သိမ်းရာမှာ သုံးပါတယ်။

၂) Apache Sqoop ကတော့ Excel ထဲမှာ ချရိုက်လို့ရတဲ့ Structured Data တွေကို သိမ်းရာမှာသုံးပါတယ်။

Data တွေဆွဲယူရာမှာ...

၁) Apache Pig ကတော့ Pig Latin လို့ခေါ်တဲ့ SQL လို programming structure နဲ့ data တွေကို ဆွဲယူပြီး analyse လုပ်လို့ရပါတယ်။

၂) Apache Hive ကတော့ နာမည်ကျော် Facebook ကထွင်ခဲ့ပြီး SQL ကိုသုံးပြီး data တွေ ဆွဲသုံးရလို့ programming language အသစ် သင်စရာမလိုဘဲ data တွေဆွဲယူသုံးလို့ရပါတယ်။

၃) Apache Drill ကတော့ အလွန်ကြီးမားတဲ့ petabytes ၊ exabytes စတဲ့ data size တွေကိုဆွဲသုံးနိုင်ပါတယ်။ သူ့ရဲ့အားသာချက်ကတော့ လုံးဝမတူညီတဲ့ data store တွေကနေ query တစ်ကြောင်းထဲနက် data တွေပေါင်းနိုင်စွမ်းရှိပါတယ်။

၄) Apache Spark ကတော့ In-Memory data processing ဆိုတဲ့ data တွေကို memory ပေါ်မှာတင် real-time analytics လုပ်နိုင်စွမ်းရှိပါတယ်။ သူ့က အရင် တုန်းက Hadoop နဲ့တွဲပြီး Hadoop ထဲက Data တွေကိုဆွဲထုတ်ပြီး Memory ပေါ်မှာ processing လုပ်ရင် Hadoop ရဲ့ MapReduce ထက် အဆ ၁၀၀ လောက်ပိုမြန်ပါတယ်။ ခုနောက်ပိုင်းတော့ Cloud Infrastructures တွေစျေးသက်သာလာတာနဲ့ အမျှ Hadoop မပါဘဲ Apache Spark ကိုဘဲ သပ်သပ်သုံးလာတာ တွေ့ရပါတယ်။

Image source: https://www.edureka.co/blog/hadoop-ecosystem

Linux Interview Question with Answers - QA Automation 15/12/2019

Linux Interview Questions and Answers 💡💡💡💡🔑🔑🔑

Linux Interview Question with Answers - QA Automation linux interview questions linux interview questions and answers for experienced 2018 linux interview questions for devops redhat linux interview questions linux interview questions for l2 linux interview questions and answers for experienced 2019 linux interview questions geeksforgeeks linux technic...

02/12/2019

Top 10 Sites for your career:

1. LinkedIn
2. Indeed
3. Naukri
4. Monster
5. JobBait
6. Careercloud
7. Dice
8. CareerBuilder
9. Jibberjobber
10. Glassdoor

Top 10 Tech Skills in demand in 2019:

1. Machine Learning
2. Mobile Development
3. SEO/SEM Marketing
4. Data Visualization
5. Data Engineering
6. UI/UX Design
7. Cyber-security
8. Cloud Computing/AWS
9. Blockchain
10. IOT

Top 10 Sites for Free Online Education:

1. Coursera
2. edX
3. Khan Academy
4. Udemy
5. iTunesU Free Courses
6. MIT OpenCourseWare
7. Stanford Online
8. Codecademy
9. Open Culture Online Courses

Top 10 Sites to learn Excel for free:

1. Microsoft Excel Help Center
2. Excel Exposure
3. Chandoo
4. Excel Central
5. Contextures
6. Excel Hero
7. Mr. Excel
8. Improve Your Excel
9. Excel Easy
10. Excel Jet

Top 10 Sites to review your resume for free:

1. Zety Resume Builder
2. Resumonk
3. Resume dot com
4. VisualCV
5. Cvmaker
6. ResumUP
7. Resume Genius
8. Resumebuilder
9. Resume Baking
10. Enhancv

Top 10 Sites for Interview Preparation:

1. Ambitionbox
2. AceTheInterview
3. Geeksforgeeks
4. Leetcode
5. Gainlo
6. Careercup
7. Codercareer
8. InterviewUp
9. InterviewBest
10. Indiabix

Credit to Sushmita

02/12/2019

Dear All,

Oracle Exams # Seek at below 😃😃
-*------------------*----------*-----------------*---------

1Z0-548 : Oracle E-Business Suite R12.1 Human Capital Management Essentials

1Z0-1008 : Oracle Project Portfolio Management Cloud 2018 Implementation Essentials

1Z0-1042 : Oracle Cloud Platform Application Integration 2019 Associate

1Z0-1046 : Oracle Global Human Resources Cloud 2019 Implementation Essentials

1Z0-1047 : Oracle Absence Management Cloud 2019 Implementation Essentials

1Z0-1048 : Oracle Time and Labor Cloud 2019 Implementation Essentials

1Z0-1050 : Oracle Payroll Cloud 2019 Implementation Essentials

1Z0-1052 : Oracle Talent Management Cloud 2019 Implementation Essentials

1Z0-932 : Oracle Cloud Infrastructure 2018 Architect Associate

1Z0-1054 : Oracle Financials Cloud: General Ledger 2019 Implementation Essentials

1Z0-1055 : Oracle Financials Cloud: Payables 2019 Implementation Essentials

1Z0-1056 : Oracle Financials Cloud: Receivables 2019 Implementation Essentials

1Z0-1059 : Oracle Revenue Management Cloud Service 2019 Implementation Essentials

1Z0-1026 : Oracle Pricing Cloud 2018 Implementation Essentials

1Z0-1024 : Oracle Cost Management Cloud 2018 Implementation Essentials

1Z0-144 : Oracle Database 11g: Program with PL/SQL

1Z0-1041 : Oracle Cloud Platform Enterprise Analytics 2019 Associate

1Z0-1075 : Oracle Manufacturing and Maintenance Cloud 2019 Implementation Essentials

1Z0-1077 : Oracle Order Management Cloud Order to Cash 2019 Implementation Essentials

1Z0-1065 : Oracle Procurement Cloud 2019 Implementation Essentials

1Z0-1057 : Oracle Project Portfolio Management Cloud 2019 Implementation Essentials

1Z0-1060 : Oracle Accounting Hub Cloud 2019 Implementation Essentials

1Z0-1005 : Oracle Financials Cloud: Payables 2018 Implementation Essentials

1Z0-1007 : Oracle Procurement Cloud 2018 Implementation Essentials

Want your school to be the top-listed School/college in Yangon?

Click here to claim your Sponsored Listing.

Location

Telephone

Website

Address


Aung San Street, Insein Township
Yangon
11012