اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین برنامه‌نویسی تابعی و بهینه‌سازی داده‌ها در Apache Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین برنامه‌نویسی تابعی و بهینه‌سازی داده‌ها در Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی کلان‌داده

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده با استفاده از Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پردازش توزیع‌شده در Apache Spark
• 2. معرفی اکوسیستم Spark و نقش برنامه‌نویسی تابعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Spark در بستر کلاستر
• 4. آشنایی با ساختار RDD و مدل برنامه‌نویسی Declarative
• 5. مفهوم Lazy Evaluation و بهینه‌سازی اجرای کوئری‌ها
• 6. مدیریت حافظه در Spark و نقش DAG Scheduler
• 7. تفاوت‌های ساختاری RDD با DataFrame و Dataset
• 8. بررسی APIهای سطح بالا در Spark SQL
• 9. اصول برنامه‌نویسی تابعی در مقیاس بزرگ
• 10. استفاده از توابع مرتبه بالا در تبدیل داده‌ها
• 11. مدیریت تغییرناپذیری داده‌ها در جریان پردازش
• 12. کار با Lambda Expressions در پردازش‌های توزیع‌شده
• 13. بهینه‌سازی عملیات Transformation و Action
• 14. تحلیل کارایی در عملیات Shuffle و راهکارهای کاهش آن
• 15. کاربرد توابع Map و FlatMap در پاک‌سازی داده‌ها
• 16. فیلتر کردن داده‌ها و بهینه‌سازی شرط‌های منطقی
• 17. استفاده از Aggregate و Reduce برای محاسبات آماری
• 18. مدیریت داده‌های ساختاریافته با Spark SQL
• 19. کار با توابع پنجره‌ای Window Functions در Spark
• 20. بهینه‌سازی Joinها در مجموعه‌داده‌های حجیم
• 21. کاربرد Broadcast Variables برای افزایش سرعت پردازش
• 22. استفاده از Accumulators در شمارش‌های توزیع‌شده
• 23. بررسی خطاهای رایج در پیاده‌سازی Spark Jobs
• 24. تکنیک‌های Serializing داده‌ها و تأثیر آن بر کارایی
• 25. مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها برای توزیع متوازن بار
• 26. استفاده از کاتالوگ Spark در مدیریت جداول
• 27. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه نظیر Parquet و ORC
• 28. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از Tungsten Execution Engine
• 29. مبانی کش کردن داده‌ها در حافظه با Persistence API
• 30. نظارت و عیب‌یابی برنامه‌ها با Spark UI
• 31. آشنایی با ساختار کوئری‌های بهینه‌شده در Catalyst Optimizer
• 32. پیاده‌سازی پردازش‌های تکرارپذیر با استفاده از الگوهای تابعی
• 33. مدیریت استثناها در پردازش‌های توزیع‌شده
• 34. طراحی خط‌لوله‌های داده‌ای (Data Pipelines) در Spark
• 35. تلفیق Spark با ابزارهای ذخیره‌سازی داده‌های کلان
• 36. اصول امنیت در دسترسی به منابع داده در Spark
• 37. بررسی کارایی توابع UDF و چالش‌های اجرای آن
• 38. بهینه‌سازی کدهای Scala و Python در Spark
• 39. تکنیک‌های عیب‌یابی و مانیتورینگ کلاستر
• 40. پروژه عملی: تحلیل داده‌های حجیم با رویکرد تابعی