اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین تست و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Apache Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تست و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Apache Spark

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)

موضوع میانی: ارزیابی و تضمین کیفیت در سامانه‌های پردازش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری پردازش توزیع‌شده در Apache Spark
• 2. اهمیت تضمین کیفیت در خط‌لوله‌های داده‌ای حجیم
• 3. چرخه حیات تست در برنامه‌های مبتنی بر Spark
• 4. آشنایی با ساختار SparkSession و نقش آن در تست واحد
• 5. استفاده از کتابخانه‌های تست در محیط‌های JVM
• 6. راهکارهای شبیه‌سازی داده‌ها برای تست‌های ایزوله
• 7. مدیریت داده‌های ورودی با استفاده از فرمت‌های استاندارد
• 8. پیاده‌سازی تست‌های واحد برای توابع تبدیل داده‌ها
• 9. تست منطق محاسباتی در DataFrameها و Datasetها
• 10. روش‌های ارزیابی عملکرد توابع تعریف‌شده توسط کاربر UDF
• 11. شناسایی و رفع خطاهای رایج در توزیع پردازش‌ها
• 12. استفاده از Spark Testing Base برای تست‌های یکپارچه
• 13. مدیریت چرخه حیات کلاستر در تست‌های محلی
• 14. ارزیابی صحت محاسبات در پردازش‌های دسته‌ای
• 15. تست و بررسی خطاهای سریال‌سازی داده‌ها
• 16. راهکارهای تست کدهای مبتنی بر Spark SQL
• 17. بررسی انطباق خروجی‌ها با طرح‌واره‌های تعریف شده
• 18. استفاده از Mocking برای سرویس‌های خارجی در Spark
• 19. تست و بهینه‌سازی عملیات Shuffle و تاثیر آن بر عملکرد
• 20. راهکارهای پایش و تست حافظه در برنامه‌های توزیع‌شده
• 21. شبیه‌سازی شرایط شکست در نودهای کلاستر
• 22. تست پایداری برنامه‌ها در شرایط بار کاری متغیر
• 23. ارزیابی کارایی در پردازش‌های جریانی Streaming
• 24. روش‌های تست و اعتبارسنجی خروجی‌های ذخیره شده در HDFS
• 25. تست یکپارچگی با پایگاه داده‌های رابطه‌ای در محیط توزیع‌شده
• 26. مدیریت وابستگی‌ها و تنظیمات در محیط تست
• 27. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل عملکرد در محیط توسعه
• 28. شناسایی گلوگاه‌های پردازشی با استفاده از Spark UI
• 29. تست مقیاس‌پذیری برنامه‌ها با داده‌های حجیم
• 30. استفاده از چارچوب‌های تست خودکار در خط‌لوله CI-CD
• 31. اصول مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج تست
• 32. بهترین تجارب در نگهداری کدهای تست‌پذیر در پروژه‌های بزرگ