اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از موتور پرس‌وجوی Presto

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از موتور پرس‌وجوی Presto

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics)

موضوع میانی: سامانه‌های توزیع‌شده و موتورهای پرس‌وجوی سریع

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری کلی موتور پرس‌وجوی Presto
• 2. آشنایی با مدل داده‌ای و انواع داده در Presto
• 3. نصب و راه‌اندازی اولیه کلاستر Presto
• 4. مفاهیم پایه: کلاینت، کوئری‌مستر و ورکرها
• 5. معماری توزیع‌شده و نحوه پردازش موازی داده‌ها
• 6. اتصال Presto به منابع داده‌ مختلف از طریق کانکتورها
• 7. پیکربندی و مدیریت کاتالوگ‌ها در Presto
• 8. نحوه اجرای دستورات SQL در محیط Presto
• 9. شناخت ساختار جداول و دیتاسافت‌ها
• 10. کار با توابع داخلی و عملگرهای پیشرفته در SQL
• 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تخصیص منابع برای کوئری‌ها
• 12. تحلیل عملکرد کوئری‌ها با استفاده از Query Plan
• 13. تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری‌های حجیم
• 14. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی داده مانند Parquet و ORC
• 15. استفاده از Hive Connector برای تحلیل داده‌های دریاچه داده
• 16. اتصال به دیتابیس‌های رابطه‌ای از طریق Presto
• 17. بررسی مکانیزم‌های کوئری‌های توزیع‌شده (Distributed Joins)
• 18. مدیریت و مانیتورینگ کلاستر با استفاده از Web UI
• 19. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های سازمانی
• 20. احراز هویت و مدیریت کاربران در کلاستر Presto
• 21. تنظیمات شبکه و ارتباطات امن در کلاستر
• 22. کار با توابع پنجره‌ای (Window Functions) برای تحلیل‌های آماری
• 23. استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF)
• 24. بهینه‌سازی جداول پارتیشن‌بندی شده برای سرعت بیشتر
• 25. شناسایی و رفع گلوگاه‌های پردازشی در کوئری‌ها
• 26. استفاده از سیستم لاگ‌گیری برای عیب‌یابی کلاستر
• 27. مقیاس‌پذیری افقی در معماری Presto
• 28. یکپارچه‌سازی Presto با ابزارهای گزارش‌گیری و هوش تجاری
• 29. مفاهیم پیشرفته در توزیع بار (Load Balancing)
• 30. تکنیک‌های کشینگ برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 31. مدیریت چرخه‌ی حیات کوئری‌ها در سیستم
• 32. بهینه‌سازی استفاده از منابع CPU و دیسک
• 33. بررسی تفاوت‌های Presto با سایر موتورهای پردازش داده
• 34. پیاده‌سازی سناریوهای تحلیل داده در مقیاس پتابایت
• 35. رفع خطاهای رایج در اجرای کوئری‌های سنگین
• 36. بهترین شیوه‌های مستندسازی و نگهداری کلاستر
• 37. ارتقای نسخه‌ و مدیریت تغییرات در محیط عملیاتی
• 38. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل بلادرنگ (Real-time Analytics)
• 39. بررسی محدودیت‌ها و راهکارهای مدیریت کوئری‌های طولانی
• 40. خلاصه و چشم‌انداز آینده در تحلیل کلان‌داده‌ها