دوره ساخت و استقرار Data Lakehouse با Spark و Kyuubi همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و استقرار Data Lakehouse با Spark و Kyuubi

موضوع کلی: داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: معماری داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Data Lakehouse: چالش‌ها و مزایا
• 2. معماری Data Lakehouse: اجزا و لایه‌ها
• 3. مقایسه Data Lakehouse با Data Warehouse و Data Lake
• 4. انتخاب فناوری‌های مناسب برای Data Lakehouse
• 5. نصب و پیکربندی Spark: محیط توسعه و خوشه‌بندی
• 6. آشنایی با Kyuubi: رابط SQL برای Spark
• 7. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده در Data Lakehouse (Parquet, ORC, Avro)
• 8. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی برای کارایی بالا
• 9. مدیریت متادیتا در Data Lakehouse (Hive Metastore, AWS Glue)
• 10. Data Ingestion: روش‌ها و ابزارها (Kafka, Flume, Spark Streaming)
• 11. تحول و پاکسازی داده با Spark (Data Transformation & Cleansing)
• 12. کیفیت داده در Data Lakehouse: اعتبارسنجی و نظارت
• 13. مدیریت داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته در Data Lakehouse
• 14. امنیت در Data Lakehouse: کنترل دسترسی و رمزنگاری
• 15. Data Governance: سیاست‌ها و رویه‌های مدیریت داده
• 16. استفاده از Delta Lake برای تراکنش‌های ACID در Data Lakehouse
• 17. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Spark SQL
• 18. استفاده از Kyuubi برای اجرای کوئری‌های SQL پیچیده
• 19. Data Modeling در Data Lakehouse: Schema-on-Read و Schema-on-Write
• 20. پیاده‌سازی ETL/ELT با Spark و Kyuubi
• 21. مانیتورینگ و Logging در Data Lakehouse
• 22. مقیاس‌پذیری Data Lakehouse: چالش‌ها و راهکارها
• 23. استفاده از Kubernetes برای استقرار Spark و Kyuubi
• 24. یکپارچه‌سازی Data Lakehouse با ابزارهای BI (Tableau, Power BI)
• 25. استفاده از Databricks برای ساخت Data Lakehouse
• 26. معرفی Iceberg و Hudi به عنوان جایگزین Delta Lake
• 27. مقایسه Delta Lake، Iceberg و Hudi
• 28. بهینه‌سازی عملکرد Spark برای Data Lakehouse
• 29. تنظیم پارامترهای Spark برای حجم داده‌های بزرگ
• 30. استفاده از Cache در Spark برای بهبود سرعت کوئری‌ها
• 31. پیاده‌سازی Data Lineage در Data Lakehouse
• 32. استفاده از ابزارهای Data Cataloging
• 33. استفاده از Spark MLlib برای یادگیری ماشین در Data Lakehouse
• 34. استفاده از Kyuubi برای دسترسی کاربران غیرفنی به داده‌ها
• 35. استفاده از SparkR برای تحلیل داده با زبان R
• 36. استفاده از Spark Streaming برای پردازش داده‌های جریانی
• 37. استفاده از Spark GraphX برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 38. بهینه‌سازی هزینه Data Lakehouse در ابر (AWS, Azure, GCP)
• 39. استفاده از Serverless Spark برای کاهش هزینه‌ها
• 40. پیاده‌سازی CI/CD برای Data Lakehouse
• 41. تست و اعتبارسنجی Data Lakehouse
• 42. استفاده از ابزارهای observability برای مانیتورینگ Data Lakehouse
• 43. معرفی ابزارهای جدید در اکوسیستم Data Lakehouse
• 44. بهبود امنیت Data Lakehouse با استفاده از IAM
• 45. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل داده‌های IoT
• 46. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل داده‌های مالی
• 47. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل داده‌های پزشکی
• 48. بهینه‌سازی Data Lakehouse برای داده‌های بزرگ حجمی
• 49. استفاده از Columnar Storage برای بهینه‌سازی کوئری‌ها
• 50. استفاده از Partitioning و Bucketing برای بهبود عملکرد
• 51. Data Lakehouse و GDPR: رعایت الزامات قانونی
• 52. Data Lakehouse و CCPA: رعایت الزامات قانونی
• 53. استفاده از Data Lakehouse برای ایجاد Data Products
• 54. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل رفتار مشتری
• 55. استفاده از Data Lakehouse برای پیش‌بینی تقاضا
• 56. بهینه‌سازی Data Lakehouse برای گزارش‌گیری بلادرنگ
• 57. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل ریسک
• 58. استفاده از Data Lakehouse برای تشخیص تقلب