دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Apache Spark و معماری جریانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Apache Spark و معماری جریانی

موضوع کلی: مهندسی داده و کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: پردازش جریانی و تحلیل داده‌های لحظه‌ای (Real-time Data Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش داده‌های حجیم و جریان‌های اطلاعاتی
• 2. معماری سیستم‌های پردازش توزیع‌شده با Apache Spark
• 3. مفاهیم پایه سوکت و ارتباطات شبکه‌ای در انتقال داده
• 4. نصب و پیکربندی محیط توسعه Spark و Scala
• 5. آشنایی با ساختار RDD و تبدیل‌های داده‌ای در اسپارک
• 6. کار با Spark SQL برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 7. مفاهیم پردازش جریانی و تفاوت آن با پردازش دسته‌ای
• 8. معرفی Spark Structured Streaming
• 9. کار با منابع داده‌ای غیرمتمرکز و Socket Sources
• 10. مدیریت اتصال سوکت و دریافت داده‌های لحظه‌ای
• 11. طراحی خط لوله داده‌ای یا Pipeline از مبدأ تا مقصد
• 12. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های جریانی
• 13. استفاده از عملیات‌های Windowing در تحلیل‌های زمانی
• 14. مدیریت حالت یا State Management در پردازش جریانی
• 15. کار با Watermarking برای کنترل تأخیر داده‌های ورودی
• 16. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها در جریان‌های زنده
• 17. اتصال Spark به سیستم‌های ذخیره‌سازی فایل
• 18. یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای مطابق استانداردهای بومی
• 19. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه نظیر Parquet
• 20. مدیریت خطا و بازیابی در خط لوله‌های جریانی
• 21. پایش عملکرد و مانیتورینگ کلاستر اسپارک
• 22. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش‌های سنگین
• 23. تنظیمات پارتیشن‌بندی و افزایش موازی‌سازی
• 24. امنیت در انتقال داده و احراز هویت در سوکت‌ها
• 25. پیاده‌سازی یک پروژه جامع تحلیل داده‌های لحظه‌ای
• 26. تولید گزارش‌های تحلیلی از داده‌های جریانی
• 27. استفاده از کتابخانه‌های کمکی برای تحلیل آماری
• 28. مدیریت منابع محاسباتی در کلاسترهای بزرگ
• 29. تست و اشکال‌زدایی کدهای پردازش جریانی
• 30. استقرار نهایی سامانه در محیط عملیاتی و سرورهای داخلی