اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده پایدار با Apache Kafka و Apache Iceberg به روش اعلانی (Declarative)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده پایدار با Apache Kafka و Apache Iceberg به روش اعلانی (Declarative)

موضوع کلی: مهندسی داده و زیرساخت‌های کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: معماری پردازش داده‌های مدرن و خط‌لوله‌های تحلیل‌گر (Data Pipelines)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم بنیادی خط‌لوله‌های داده و چالش‌های معماری‌های سنتی
• 2. معرفی اکوسیستم داده‌های مدرن و نقش پردازش اعلانی
• 3. آشنایی با اصول و معماری Apache Kafka در جریان داده‌ها
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش پیام‌ها
• 5. مدیریت جریان‌های داده با استفاده از Kafka Topics و Partitions
• 6. مفاهیم پایداری و نگهداری داده در پیام‌رسان‌های توزیع‌شده
• 7. آشنایی با فرمت Apache Iceberg و ساختار جداول در دریاچه داده
• 8. تفاوت‌های معماری سنتی و رویکرد مدرن در یکپارچه‌سازی داده
• 9. طراحی طرح‌واره (Schema) و اهمیت تکامل آن در Iceberg
• 10. پیاده‌سازی تولیدکننده‌های داده (Producers) با رویکرد پایدار
• 11. تنظیمات مصرف‌کنندگان داده (Consumers) و مدیریت وضعیت (State)
• 12. آشنایی با مفاهیم تراکنش و ACID در جداول Iceberg
• 13. اتصال Kafka به Iceberg برای ذخیره‌سازی داده‌های جریانی
• 14. استفاده از Kafka Connect برای انتقال داده بدون کدنویسی پیچیده
• 15. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از پارتیشن‌بندی در جداول Iceberg
• 16. مدیریت فایل‌های داده و عملیات فشرده‌سازی در Iceberg
• 17. پیاده‌سازی فرآیند اعلانی (Declarative) برای تعریف خط‌لوله‌ها
• 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در خط‌لوله‌های داده
• 19. استراتژی‌های مدیریت خطا و بازیابی داده در سیستم‌های توزیع‌شده
• 20. امنیت در تبادل داده با استفاده از پروتکل‌های رمزنگاری مجاز
• 21. مدیریت نسخه‌گذاری داده‌ها و قابلیت سفر در زمان (Time Travel)
• 22. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین کلان‌داده
• 23. یکپارچه‌سازی با ابزارهای پردازش توزیع‌شده مانند Apache Spark
• 24. پیاده‌سازی معماری Lambda و Kappa با استفاده از ابزارهای نوین
• 25. تست و اعتبارسنجی کیفیت داده در خط‌لوله‌های خودکار
• 26. مستندسازی زیرساخت‌های داده و مدیریت فراداده (Metadata)
• 27. مقیاس‌پذیری افقی در کلاسترهای Kafka و Iceberg
• 28. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای کاهش وابستگی‌های سخت در کد
• 29. نکات کاربردی در نگهداری و ارتقای خط‌لوله‌های داده در محیط عملیاتی