دوره طراحی و پیاده‌سازی معماری دریاچه-انبار داده (Lakehouse) با استفاده از فرمت‌های Delta Lake، Iceberg و Hudi در مقیاس سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی معماری دریاچه-انبار داده (Lakehouse) با استفاده از فرمت‌های Delta Lake، Iceberg و Hudi در مقیاس سازمانی

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

موضوع میانی: معماری زیرساخت‌های نوین تحلیل داده و انبار داده‌های مدرن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم معماری دریاچه-انبار داده و گذار از مدل‌های سنتی
• 2. بررسی چالش‌های ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در سازمان‌ها
• 3. آشنایی با لایه‌بندی داده‌ها در معماری مدرن دریاچه-انبار
• 4. اصول و مزایای فرمت‌های جدول‌بندی شده در لایه ذخیره‌سازی
• 5. معماری و ساختار داخلی Delta Lake
• 6. قابلیت‌های کلیدی Delta Lake در مدیریت تراکنش‌های ACID
• 7. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از تکنیک‌های Z-Ordering و Data Skipping
• 8. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و Time Travel در Delta Lake
• 9. معماری و ساختار داخلی Apache Iceberg
• 10. مکانیزم‌های مدیریت متادیتای پیشرفته در Iceberg
• 11. مدیریت تغییرات طرح‌واره (Schema Evolution) در Iceberg
• 12. مقایسه فنی و عملکردی Delta Lake و Apache Iceberg
• 13. معماری و ساختار داخلی Apache Hudi
• 14. استراتژی‌های Upsert و حذف داده در Hudi
• 15. مدیریت جریان‌های داده در لحظه (Streaming) با Hudi
• 16. مقایسه فنی Hudi با سایر فرمت‌های جدول‌بندی شده
• 17. انتخاب فرمت مناسب بر اساس نیازمندی‌های کسب‌وکار
• 18. طراحی لایه استقرار و ثبت جداول خارجی (External Tables)
• 19. اصول پیاده‌سازی خط لوله دریافت داده (Ingestion Pipeline)
• 20. استفاده از Apache Spark برای پردازش کلان‌داده
• 21. ادغام ابزارهای دریافت داده با دریاچه-انبار
• 22. مدیریت کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی در خطوط لوله
• 23. طراحی لایه‌های داده‌ای Bronze، Silver و Gold
• 24. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل دسترسی و امنیت داده‌ها
• 25. حفاظت از حریم خصوصی و رعایت الزامات قانونی در انبار داده
• 26. مدیریت و نظارت بر سلامت خطوط لوله داده
• 27. بهینه‌سازی کوئری‌ها در معماری Lakehouse
• 28. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی و ایندکس‌گذاری در مقیاس سازمانی
• 29. مدیریت چرخه حیات داده و آرشیو کردن اطلاعات
• 30. یکپارچه‌سازی با ابزارهای تحلیل و هوش تجاری
• 31. مهاجرت از انبارهای داده سنتی به معماری مدرن Lakehouse
• 32. بررسی نمونه‌های موردی پیاده‌سازی معماری در مقیاس کلان
• 33. استقرار و مدیریت زیرساخت در محیط‌های ابری و محلی
• 34. خودکارسازی عملیات نگهداری و بهینه‌سازی جداول
• 35. مدیریت تراکنش‌های توزیع شده در محیط‌های چندکاربره
• 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی و مدیریت فایل‌های خرد
• 37. پایش و گزارش‌گیری از عملکرد زیرساخت داده‌ای
• 38. ملاحظات مقیاس‌پذیری و توسعه‌پذیری زیرساخت
• 39. مدیریت خطا و بازیابی در خطوط لوله پردازش داده
• 40. بهترین روش‌های مستندسازی معماری داده در سازمان
• 41. ارزیابی هزینه‌ها و بهره‌وری منابع در معماری دریاچه-انبار
• 42. توسعه استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و تداوم کسب‌وکار
• 43. ارائه نقشه راه برای استقرار نهایی و عملیاتی‌سازی معماری