اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی افزایش سرعت و رفع گلوگاه‌های پردازشی در سامانه‌های کلان‌داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی افزایش سرعت و رفع گلوگاه‌های پردازشی در سامانه‌های کلان‌داده

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی پردازش‌های توزیع‌شده با Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری پردازش‌های توزیع‌شده در آپاچی اسپارک
• 2. مفاهیم پایه گلوگاه‌های پردازشی در خوشه‌های کلان‌داده
• 3. مدیریت حافظه در اسپارک و نقش مدیریت پشته
• 4. بررسی مدل اجرایی و چرخه‌حیات وظایف در اسپارک
• 5. شناسایی و تحلیل گلوگاه‌های ورودی و خروجی داده‌ها
• 6. بهینه‌سازی تنظیمات پارتیشن‌بندی برای توزیع متوازن بار
• 7. استراتژی‌های انتخاب تعداد پارتیشن‌های بهینه
• 8. بررسی مکانیزم Shuffle و تأثیر آن بر کارایی شبکه
• 9. تکنیک‌های کاهش داده‌های جابه‌جا شده در عملیات Shuffle
• 10. مدیریت حافظه در سطح Executor و تنظیمات تخصیص منابع
• 11. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی داده مانند Parquet و Avro
• 12. تأثیر فشرده‌سازی داده‌ها بر سرعت خواندن و نوشتن
• 13. شناسایی و رفع مشکل کجی داده‌ها در پردازش‌های توزیع‌شده
• 14. استفاده از Broadcast Join برای کاهش ترافیک شبکه
• 15. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملیات Join در جداول بزرگ
• 16. بررسی تأثیر Serialization بر کارایی سریال‌سازی داده‌ها
• 17. کاربرد Kryo Serializer و مزایای آن در عملکرد اسپارک
• 18. استفاده از Spark UI برای پایش و عیب‌یابی لحظه‌ای وظایف
• 19. تحلیل نمودار DAG و شناسایی مراحل کند در اجرای کوئری
• 20. بهینه‌سازی عملیات Cache و Persistence برای داده‌های تکراری
• 21. انتخاب استراتژی مناسب ذخیره‌سازی در حافظه و دیسک
• 22. مدیریت منابع در کلاسترها با استفاده از YARN و Kubernetes
• 23. تنظیمات داینامیک تخصیص منابع برای افزایش بهره‌وری
• 24. شناسایی و رفع نشت حافظه در برنامه‌های اسپارک
• 25. بهینه‌سازی کدهای SQL و DataFrame در محیط اسپارک
• 26. اجتناب از عملیات پرهزینه در حلقه‌های پردازشی
• 27. مدیریت خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
• 28. بهینه‌سازی عملیات Window و Aggregation در داده‌های جریانی
• 29. بررسی تأثیر Garbage Collection بر کارایی JVM
• 30. تنظیمات بهینه برای درایور و اکسکیوترها
• 31. پیاده‌سازی الگوهای طراحی برای افزایش مقیاس‌پذیری
• 32. استفاده از Broadcast Variables برای توزیع داده‌های مرجع
• 33. بهینه‌سازی توابع تعریف شده توسط کاربر UDF
• 34. بررسی تفاوت پردازش‌های Batch و Streaming از منظر کارایی
• 35. استراتژی‌های مانیتورینگ سیستم‌های کلان‌داده در محیط عملیاتی
• 36. پیاده‌سازی لاگ‌گیری و گزارش‌گیری از عملکرد خوشه‌ها
• 37. تکنیک‌های تست و ارزیابی عملکرد قبل از استقرار
• 38. بهینه‌سازی تعامل با پایگاه‌های داده خارجی و انبار داده‌ها
• 39. مدیریت محدودیت‌های سخت‌افزاری در مراکز داده
• 40. راهکارهای ارتقای پایداری سیستم در پردازش‌های سنگین
• 41. جمع‌بندی و ارائه نقشه راه برای نگهداری سامانه‌های کلان‌داده