اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل داده‌های جریانی با Apache Flink؛ راهکارهای نوین در پردازش داده‌های بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌های جریانی با Apache Flink؛ راهکارهای نوین در پردازش داده‌های بزرگ

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی داده

موضوع میانی: پردازش داده‌های حجیم و بلادرنگ (Big Data & Real-time Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم بنیادی پردازش داده‌های جریانی و پردازش دسته‌ای
• 2. آشنایی با معماری و اجزای اصلی Apache Flink
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های Flink
• 4. ساختار برنامه در Flink و چرخه‌ی حیات آن
• 5. مفهوم جریان‌های داده و رویدادها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 6. استفاده از DataStream API برای پردازش جریان‌های داده
• 7. عملیات پایه در پردازش داده‌ها شامل Map و Filter و FlatMap
• 8. مدیریت کلیدها و گروه‌بندی داده‌ها با KeyedStream
• 9. استفاده از پنجره‌های زمانی برای تحلیل داده‌های جریانی
• 10. پنجره‌های غلتان و کشویی در پردازش بلادرنگ
• 11. مدیریت زمان در سیستم‌های توزیع‌شده و مفهوم Event Time
• 12. کار با Watermarks برای مدیریت تأخیر در داده‌های ورودی
• 13. اتصال به منابع داده خارجی با استفاده از Flink Connectors
• 14. خواندن داده‌ها از Apache Kafka و پیکربندی آن
• 15. نوشتن داده‌های پردازش‌شده در پایگاه‌های داده و سیستم‌های ذخیره‌سازی
• 16. مدیریت وضعیت در برنامه‌های Flink با استفاده از State Backend
• 17. مفهوم Checkpointing و تضمین پایداری در پردازش داده‌ها
• 18. بازیابی خطا و تضمین دقت پردازش با Exactly-once semantics
• 19. استفاده از Broadcast State برای مدیریت الگوهای مشترک
• 20. کار با کتابخانه Flink Table API برای پرس‌وجوهای ساختاریافته
• 21. تبدیل جریان‌های داده به جداول پویا و بالعکس
• 22. اجرای پرس‌وجوهای SQL بر روی جریان‌های داده حجیم
• 23. مدیریت اتصالات و Join در جریان‌های داده
• 24. کار با پردازش‌های غیرهمزمان و مدیریت منابع در کلاستر
• 25. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Flink در مقیاس بزرگ
• 26. پایش و مانیتورینگ سلامت کلاستر با استفاده از Flink Web UI
• 27. مدیریت حافظه و تنظیم پارامترهای JVM در کلاستر
• 28. مفاهیم پیشرفته در توزیع بار و موازی‌سازی پردازش‌ها
• 29. امنیت در تبادل داده‌ها و احراز هویت در کلاسترهای Flink
• 30. استقرار و مدیریت برنامه‌های Flink در محیط‌های تولید
• 31. استفاده از Flink در معماری‌های مبتنی بر ریزسرویس‌ها
• 32. بررسی الگوهای طراحی در سیستم‌های پردازش بلادرنگ
• 33. پیاده‌سازی یک خط لوله پردازش داده برای تحلیل رفتارهای کاربر
• 34. تجمیع داده‌های حسگرهای اینترنت اشیاء در مقیاس کلان
• 35. استفاده از Flink برای شناسایی الگوهای ناهنجار در تراکنش‌های مالی
• 36. تلفیق داده‌های تاریخی و جریانی با استفاده از الگوی Lambda
• 37. تست و اشکال‌زدایی برنامه‌های توزیع‌شده در محیط Flink
• 38. مدیریت نسخه‌بندی و ارتقای برنامه‌ها بدون وقفه در پردازش
• 39. بررسی معماری‌های مقیاس‌پذیر در پردازش داده‌های بزرگ
• 40. آینده پردازش داده‌های جریانی و جایگاه آن در تحول دیجیتال کشور