دوره راهکارهای نوین تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Apache Spark Streaming همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Apache Spark Streaming

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

موضوع میانی: پردازش جریان‌داده‌های بلادرنگ (Real-time Data Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پردازش جریانی و معماری داده‌های بلادرنگ
• 2. نقش آپاچی اسپارک در اکوسیستم پردازش داده‌های حجیم
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش جریانی
• 4. مفاهیم پایه در ریز-دسته (Micro-batch) و نحوه عملکرد آن
• 5. بررسی مدل پردازشی اسپارک استریمینگ در مقایسه با پردازش دسته‌ای
• 6. مفاهیم DStream و عملیات‌های پایه روی جریان‌های داده
• 7. کار با منابع داده ورودی و اتصال به سوکت‌های شبکه
• 8. تکنیک‌های تبدیل داده (Transformations) در پردازش جریانی
• 9. عملیات‌های تجمیعی و پنجره‌بندی (Windowing) در جریان‌های داده
• 10. مدیریت وضعیت (Stateful Processing) و استفاده از updateStateByKey
• 11. کار با پنجره‌های لغزان و نحوه محاسبه شاخص‌های زمانی
• 12. اتصال به Kafka به عنوان منبع اصلی جریان داده
• 13. تنظیمات پیشرفته مصرف‌کننده در کافکا برای پردازش بلادرنگ
• 14. مدیریت خطا و تضمین پردازش حداقل یک‌باره (At-least-once)
• 15. تضمین پردازش دقیقاً یک‌باره (Exactly-once) در جریان‌های داده
• 16. کار با Checkpointing برای بازیابی داده‌ها پس از خرابی
• 17. بهینه‌سازی عملکرد و تنظیم پارامترهای حافظه در اسپارک
• 18. مانیتورینگ و مشاهده لاگ‌های سیستم در محیط عملیاتی
• 19. یکپارچه‌سازی اسپارک استریمینگ با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 20. کار با Spark SQL در محیط جریانی برای تحلیل‌های ساختاریافته
• 21. معرفی Structured Streaming و تفاوت‌های آن با DStream
• 22. کار با پنجره‌های زمانی در Structured Streaming
• 23. اتصال جریان‌های داده به سیستم‌های توزیع‌شده فایل (HDFS)
• 24. ذخیره‌سازی خروجی‌ها در پایگاه‌های داده NoSQL سازگار
• 25. مدیریت جریان‌های داده در مقیاس بزرگ و توزیع‌شده
• 26. بررسی چالش‌های تأخیر (Latency) و بهینه‌سازی زمان پاسخ
• 27. امنیت در تبادل داده‌های جریانی بر بستر شبکه
• 28. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین روی داده‌های جریانی
• 29. استفاده از کتابخانه‌های کمکی برای تحلیل متن در لحظه
• 30. ارسال هشدارها و خروجی‌های پردازش شده به سیستم‌های مانیتورینگ
• 31. پیاده‌سازی یک پروژه عملی تحلیل داده‌های حسگرهای صنعتی
• 32. بررسی معماری Lambda و نقش اسپارک در لایه‌های آن
• 33. بررسی معماری Kappa و سادگی در پیاده‌سازی
• 34. تکنیک‌های تست و عیب‌یابی کدهای پردازش جریانی
• 35. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری سیستم‌های داده
• 36. مدیریت منابع محاسباتی در کلاسترها با استفاده از YARN
• 37. بهینه‌سازی سریال‌سازی داده‌ها برای افزایش سرعت انتقال
• 38. کار با فرمت‌های داده‌ای بهینه مانند Parquet و Avro در جریان‌ها
• 39. تکنیک‌های مدیریت ازدحام (Backpressure) در پردازش جریانی
• 40. نکات کلیدی در استقرار و نگهداری سامانه‌های پردازش بلادرنگ در محیط‌های ملی