اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی Data Lake با Hadoop و Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی Data Lake با Hadoop و Spark

موضوع کلی: معماری و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: معماری معماری Data Lake (Data Lake Architecture)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دریاچه‌های داده و کاربردهای آن‌ها
• 2. معماری دریاچه‌های داده: لایه‌ها و اجزا
• 3. مقایسه دریاچه داده با انبار داده و دیتامارت
• 4. انتخاب فناوری مناسب برای ساخت دریاچه داده
• 5. مفاهیم پایه‌ای Hadoop: HDFS، MapReduce
• 6. نصب و پیکربندی Hadoop در محیط‌های مختلف
• 7. مدیریت خوشه‌ Hadoop: منابع و زمان‌بندی
• 8. کار با HDFS: دستورات اصلی و عملیات پیشرفته
• 9. پردازش داده با MapReduce: الگوریتم‌ها و بهینه‌سازی
• 10. معرفی YARN: مدیریت منابع و اجرای برنامه‌ها
• 11. مقدمه‌ای بر Spark: مزایا و معایب
• 12. نصب و پیکربندی Spark
• 13. Spark Core: مفاهیم و عملیات اصلی
• 14. RDDها: ایجاد، تبدیل و عملیات بر روی آن‌ها
• 15. Spark SQL: کار با داده‌های ساخت‌یافته
• 16. DataFrames و Datasets: مقایسه و کاربردها
• 17. خواندن و نوشتن داده‌ها در فرمت‌های مختلف با Spark
• 18. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
• 19. انتقال داده به دریاچه داده: روش‌ها و ابزارها
• 20. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها در دریاچه داده
• 21. مدیریت کیفیت داده در دریاچه داده
• 22. متا داده‌ها در دریاچه داده: تعریف و مدیریت
• 23. امنیت دریاچه داده: احراز هویت و مجوزها
• 24. نظارت و مانیتورینگ دریاچه داده
• 25. بهینه‌سازی عملکرد دریاچه داده
• 26. استفاده از Hive برای پرس‌وجو داده‌ها در Hadoop
• 27. استفاده از Pig برای پردازش داده‌ها در Hadoop
• 28. ادغام Spark با Hive و Pig
• 29. کار با فایل‌های JSON و XML در Spark
• 30. کار با فایل‌های Parquet و Avro در Spark
• 31. استفاده از Spark برای یادگیری ماشین
• 32. استفاده از MLlib در Spark
• 33. پیش‌بینی و مدل‌سازی داده با Spark
• 34. تجسم داده‌ها در دریاچه داده
• 35. استفاده از ابزارهای BI با دریاچه داده
• 36. معرفی Kafka و انتقال داده جریانی به دریاچه داده
• 37. استفاده از Flume برای جمع‌آوری داده‌ها
• 38. استفاده از Sqoop برای انتقال داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 39. بررسی موارد کاربردی واقعی دریاچه‌های داده
• 40. معماری Lambda و Kappa در دریاچه‌های داده
• 41. مقایسه Spark و Flink برای پردازش جریانی
• 42. به‌روزرسانی و نگهداری دریاچه داده
• 43. اتوماسیون فرایندهای دریاچه داده
• 44. مقیاس‌پذیری دریاچه داده: چالش‌ها و راهکارها
• 45. بهبود امنیت دریاچه داده با استفاده از Kerberos