دوره ساختمان داده‌های توزیع‌شده: Cassandra و Hadoop همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساختمان داده‌های توزیع‌شده: Cassandra و Hadoop

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. مفاهیم اساسی پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 3. مرور کلی بر Apache Cassandra
• 4. معماری Cassandra: گره‌ها، استخرها و برچسب‌ها
• 5. مدل داده Cassandra: ستون‌ها، ردیف‌ها و خانواده‌های ستون
• 6. طراحی شمای Cassandra: کلیدهای پارتیشن، کلیدهای خوشه‌ای و شاخص‌های ثانویه
• 7. انتخاب کلید پارتیشن مناسب در Cassandra
• 8. استفاده از کلیدهای خوشه‌ای برای پرس‌وجوهای کارآمد
• 9. شاخص‌های ثانویه در Cassandra و کاربردهای آن‌ها
• 10. مدیریت داده‌ها در Cassandra: درج، به‌روزرسانی و حذف
• 11. عملیات خواندن در Cassandra: Consistency Levels و Quorum
• 12. پایان‌نامه‌های Cassandra: Consistency و Availability
• 13. مدیریت زمان در Cassandra: Timestamp و TTL
• 14. بک‌آپ‌گیری و بازیابی در Cassandra
• 15. نظارت بر سلامت و عملکرد Cassandra
• 16. بهینه‌سازی عملکرد Cassandra
• 17. مقدمه‌ای بر Apache Hadoop
• 18. معماری Hadoop: HDFS و MapReduce
• 19. سیستم فایل توزیع‌شده Hadoop (HDFS)
• 20. مفاهیم اصلی MapReduce
• 21. نوشتن برنامه‌های MapReduce
• 22. مدیریت داده‌ها در HDFS
• 23. توزیع داده‌ها در HDFS
• 24. موازنه بار در HDFS
• 25. مفهوم Replication در HDFS
• 26. مقایسه HDFS با سیستم‌های فایل سنتی
• 27. مقدمه‌ای بر Spark
• 28. معماری Spark
• 29. RDDs (Resilient Distributed Datasets)
• 30. عملیات Transform و Action در Spark
• 31. Spark SQL
• 32. Spark Streaming
• 33. Machine Learning با Spark (MLlib)
• 34. Graph Processing با Spark (GraphX)
• 35. مقایسه Spark با MapReduce
• 36. نصب و پیکربندی Hadoop و Spark
• 37. ادغام Cassandra با Hadoop و Spark
• 38. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های Cassandra
• 39. استفاده از Hive برای کوئری زدن بر روی داده‌های Cassandra
• 40. استفاده از Pig برای پردازش داده‌های Cassandra
• 41. امنیت در Cassandra
• 42. امنیت در Hadoop
• 43. امنیت در Spark
• 44. مدیریت دسترسی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 45. مفاهیم CAP Theorem در سیستم‌های توزیع‌شده
• 46. مدل‌های سازگاری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 47. استراتژی‌های Partition Tolerance
• 48. استراتژی‌های Consistency
• 49. استراتژی‌های Availability
• 50. کاربرد Cassandra در سناریوهای واقعی
• 51. کاربرد Hadoop در سناریوهای واقعی
• 52. کاربرد Spark در سناریوهای واقعی
• 53. پایگاه داده‌های NoSQL در مقابل پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 54. انواع پایگاه داده‌های NoSQL
• 55. مزایا و معایب پایگاه داده‌های NoSQL
• 56. انتخاب پایگاه داده مناسب برای نیازهای مختلف
• 57. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 58. چالش‌های مدیریت داده‌های بزرگ
• 59. معماری‌های مدرن برای داده‌های بزرگ
• 60. ابزارهای اکوسیستم Hadoop
• 61. ابزارهای اکوسیستم Spark
• 62. ابزارهای اکوسیستم Cassandra
• 63. مقایسه ابزارهای مختلف پردازش داده‌های توزیع‌شده
• 64. مفاهیم پیشرفته در سیستم‌های توزیع‌شده
• 65. مدیریت تراکنش در سیستم‌های توزیع‌شده
• 66. همگام‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 67. تشخیص و مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 68. تست سیستم‌های توزیع‌شده
• 69. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توزیع‌شده
• 70. کارایی سیستم‌های توزیع‌شده
• 71. پایداری سیستم‌های توزیع‌شده
• 72. قابلیت اطمینان سیستم‌های توزیع‌شده
• 73. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم در برابر خطا
• 74. اصول طراحی پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 75. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 76. مدیریت تغییرات شمای در پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 77. مهاجرت به سیستم‌های داده توزیع‌شده
• 78. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی سیستم‌های داده توزیع‌شده
• 79. بهترین شیوه‌ها در توسعه سیستم‌های داده توزیع‌شده
• 80. مباحث پیشرفته در Cassandra
• 81. مباحث پیشرفته در Hadoop
• 82. مباحث پیشرفته در Spark
• 83. کاربرد هوش مصنوعی با داده‌های توزیع‌شده
• 84. پردازش زبان طبیعی با داده‌های توزیع‌شده
• 85. تحلیل داده‌های کلان در حوزه سلامت
• 86. تحلیل داده‌های کلان در حوزه مالی
• 87. تحلیل داده‌های کلان در حوزه صنعت
• 88. تحلیل داده‌های کلان در حوزه آموزش
• 89. آینده سیستم‌های داده توزیع‌شده
• 90. جمع‌بندی مباحث کلیدی