مقدمه

در دنیای امروز که حجم داده‌ها با سرعتی بی‌سابقه رشد می‌کند، آشنایی با ابزارهای پردازش کلان‌داده (Big Data) امری ضروری است. Apache Spark یکی از قدرتمندترین چارچوب‌ها برای تحلیل و پردازش توزیع‌شده داده است و زبان Scala نیز به‌عنوان زبان اصلی توسعه Spark شناخته می‌شود. در این دوره Hands-On، دانشجویان به‌صورت عملی با مفاهیم و کاربردهای Spark و Scala آشنا می‌شوند و می‌توانند پروژه‌های واقعی کلان‌داده را از پایه تا اجرا پیاده‌سازی کنند.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مفاهیم پایه‌ای Apache Spark و معماری درون آن (Driver، Executor، Cluster Manager)
• نصب و راه‌اندازی محیط Spark بر روی ماشین محلی و کلاسترهای ابری
• کار با RDDها (Resilient Distributed Dataset) و تبدیل‌های اصلی (Transformations) و اقدامات (Actions)
• مدیریت و بهینه‌سازی حافظه و پارتیشن‌بندی برای افزایش کارایی
• استفاده از DataFrame و Dataset API برای کار با داده‌های ساخت‌یافته
• اجرای کوئری‌های Spark SQL و یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• پردازش داده‌های جریانی (Streaming) به‌صورت Real-Time
• بهره‌گیری از Spark MLlib برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• ارائه پروژه عملی کامل (پایپ‌لاین ETL، تحلیل لاگ‌های وب و سیستم پیشنهادگر ساده)

مزایا و فواید دوره

• به دست آوردن مهارت کاربردی در پرطرفدارترین ابزار پردازش کلان‌داده
• افزایش سرعت توسعه و تحلیل با بهره‌گیری از قابلیت‌های توزیع‌شده Spark
• آشنایی با بهینه‌سازی حافظه و پردازش موازی برای صرفه‌جویی در منابع
• امکان استفاده در پروژه‌های صنعتی و مقیاس‌پذیر
• دریافت مدرک معتبر پس از تکمیل پروژه‌های عملی و آزمون نهایی
• بهبود فرصت‌های شغلی در حوزه‌های داده‌کاوی، هوش مصنوعی و تحلیل پیشرفته

پیش‌نیازها

برای موفقیت در این دوره بهتر است دانشجو با مباحث زیر آشنا باشد:

• آشنایی با مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی به زبان Java یا Scala
• درک ساختار داده‌ها و مفاهیم پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
• آشنایی مقدماتی با محیط خط فرمان (Linux Shell)
• داشتن کامپیوتر با حداقل 8 گیگابایت رم برای اجرای لوکال کلاستر

سرفصل‌های دوره

• بخش 1: معرفی Apache Spark و Scala
• بخش 2: نصب و پیکربندی محیط توسعه
• بخش 3: کار عمیق با RDD و عملیات پایه
• بخش 4: DataFrame و Dataset API
• بخش 5: Spark SQL و بهینه‌سازی کوئری
• بخش 6: Spark Streaming و پردازش جریانی
• بخش 7: پیاده‌سازی الگوریتم‌های ML با MLlib
• بخش 8: استقرار و مقیاس‌گذاری در کلاسترهای ابری
• بخش 9: پروژه نهایی – تحلیل لاگ وب و سیستم پیشنهادگر

مثال‌های عملی

در طول دوره با مثال‌های کاربردی زیر کار خواهید کرد:

• Word Count: محاسبه فراوانی کلمات در مجموعه‌ای از اسناد متنی.
• ETL Pipeline: استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌های خرید مشتریان از فایل CSV به دیتابیس.
• تحلیل لاگ وب: شناسایی الگوهای بازدید، محاسبه تعداد درخواست‌ها و دسته‌بندی کاربران.
• Spark Streaming: پردازش داده‌های زنده توییتر و نمایش نمودار واژگان پرکاربرد.
• سیستم پیشنهادگر ساده: ساخت مدل Collaborative Filtering برای پیشنهاد محصولات.

هر مثال همراه با کد Scala، توضیحات گام‌به‌گام و تمرین‌های تکمیلی ارائه می‌شود تا مفاهیم کاملاً تثبیت شوند.

نکات کلیدی

• کارایی در پردازش: استفاده صحیح از پارتیشن‌بندی و کش کردن (Caching).
• مدیریت حافظه: تنظیمات حافظه در Driver و Executor برای جلوگیری از خطاهای OutOfMemory.
• یکپارچگی با ابزارها: ادغام با Hadoop HDFS، Kafka و پایگاه‌های داده NoSQL.
• مقیاس‌پذیری: استقرار آسان روی کلاسترهای Yarn، Mesos و Kubernetes.
• مستندسازی کد: استفاده از ScalaDoc و تست‌های واحد برای اطمینان از نگهداری پروژه.