اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از ابزارهای اکوسیستم Hadoop با کاساندرا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از ابزارهای اکوسیستم Hadoop با کاساندرا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کاساندرا (Cassandra)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اکوسیستم Hadoop
• 2. مفاهیم کلیدی Hadoop: HDFS و MapReduce
• 3. نصب و پیکربندی Hadoop
• 4. آشنایی با Hadoop Distributed File System (HDFS)
• 5. عملیات پایه روی HDFS
• 6. مدیریت و مانیتورینگ Hadoop
• 7. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های کلان
• 8. مفاهیم MapReduce
• 9. نوشتن اولین برنامه MapReduce
• 10. اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی برنامه‌های MapReduce
• 11. آشنایی با Hadoop YARN
• 12. مدیریت منابع در YARN
• 13. تکنیک‌های پیشرفته MapReduce
• 14. کار با انواع داده در Hadoop
• 15. مقدمه‌ای بر NoSQL
• 16. انواع پایگاه داده‌های NoSQL
• 17. مقایسه NoSQL و SQL
• 18. معرفی Apache Cassandra
• 19. معماری Cassandra
• 20. نصب و پیکربندی Cassandra
• 21. مدل داده در Cassandra
• 22. مفاهیم کلیدی Cassandra: Cluster، Node، Replication
• 23. نوشتن کوئری‌های CQL (Cassandra Query Language)
• 24. عملیات CRUD در Cassandra
• 25. مدیریت Schema در Cassandra
• 26. شاخص‌گذاری (Indexing) در Cassandra
• 27. بهینه‌سازی عملکرد Cassandra
• 28. Partitioning و Clustering Columns
• 29. Replication Strategy و Consistency Level
• 30. مدیریت و مانیتورینگ Cassandra
• 31. امنیت در Cassandra
• 32. پشتیبان‌گیری و بازیابی در Cassandra
• 33. کار با داده‌های حجیم در Cassandra
• 34. مقیاس‌پذیری در Cassandra
• 35. مقدمه‌ای بر ادغام Hadoop و Cassandra
• 36. دلایل ادغام Hadoop و Cassandra
• 37. سناریوهای استفاده از Hadoop و Cassandra
• 38. انتخاب ابزار مناسب برای ادغام
• 39. Apache Spark و نقش آن در اکوسیستم داده
• 40. نصب و پیکربندی Spark
• 41. مفاهیم Spark Core
• 42. Spark SQL و کار با داده‌های ساختاریافته
• 43. Spark Streaming برای پردازش بلادرنگ
• 44. Spark MLlib برای یادگیری ماشین
• 45. استفاده از Spark برای خواندن و نوشتن در Cassandra
• 46. بهینه‌سازی ادغام Spark و Cassandra
• 47. Apache Hive و کار با داده‌های ساختاریافته در Hadoop
• 48. نوشتن کوئری‌های HiveQL
• 49. ادغام Hive با Cassandra
• 50. Apache Pig و پردازش داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 51. نوشتن اسکریپت‌های Pig Latin
• 52. ادغام Pig با Cassandra
• 53. Apache Sqoop برای انتقال داده بین Hadoop و پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 54. انتقال داده از پایگاه داده رابطه‌ای به Cassandra با Sqoop
• 55. انتقال داده از Cassandra به پایگاه داده رابطه‌ای با Sqoop
• 56. Apache Flume برای جمع‌آوری و انتقال داده‌های جریانی
• 57. استفاده از Flume با Cassandra
• 58. Apache Kafka برای پردازش پیام و جریان داده
• 59. ادغام Kafka با Cassandra
• 60. ابزارهای مانیتورینگ اکوسیستم Hadoop
• 61. ابزارهای مانیتورینگ Cassandra
• 62. بهینه‌سازی کلی سیستم داده
• 63. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم ترکیبی
• 64. ملاحظات امنیتی در اکوسیستم Hadoop و Cassandra
• 65. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم ترکیبی
• 66. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استفاده از داده‌ها
• 67. اصول طراحی سیستم‌های داده مقیاس‌پذیر
• 68. معماری‌های مدرن پردازش داده
• 69. کاربردها در حوزه‌های مختلف (مالی، بازرگانی، علمی)
• 70. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با Hadoop و Cassandra
• 71. تحلیل داده‌های IoT با Hadoop و Cassandra
• 72. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 73. کاربرد در تحلیل ریسک
• 74. کاربرد در مدیریت موجودی
• 75. کاربرد در پردازش تراکنش‌های حجیم
• 76. اصول طراحی پایگاه داده NoSQL برای سناریوهای خاص
• 77. بهینه‌سازی کوئری‌های پیچیده در Cassandra
• 78. تکنیک‌های پیشرفته Replication در Cassandra
• 79. مدیریت Cluster بزرگ Cassandra
• 80. استراتژی‌های Partitioning در Cassandra برای سناریوهای پیشرفته
• 81. مقدمه‌ای بر ابزارهای Orchestration (مانند Kubernetes)
• 82. استقرار Hadoop و Cassandra با Kubernetes
• 83. مدیریت Clusterهای توزیع‌شده
• 84. مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
• 85. نقش Hadoop و Cassandra در Data Lake
• 86. نقش Hadoop و Cassandra در Data Warehouse
• 87. ملاحظات مربوط به کیفیت داده
• 88. پاکسازی و استانداردسازی داده‌ها
• 89. اعتبارسنجی داده‌ها
• 90. برنامه‌ریزی برای آینده اکوسیستم داده
• 91. روندهای نوظهور در پردازش داده‌های کلان
• 92. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در داده‌های کلان
• 93. امنیت سایبری و حفاظت از داده‌ها
• 94. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 95. اصول مهندسی داده (Data Engineering)
• 96. ساخت پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
• 97. اتوماسیون در پردازش داده
• 98. مقدمه‌ای بر ابزارهای BI و تجسم داده
• 99. تجسم داده‌های Cassandra
• 100. تجسم داده‌های Hadoop