کتاب پیاده‌سازی تحلیل داده‌های بلادرنگ با Apache Doris در محیط Lakehouse با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی تحلیل داده‌های بلادرنگ با Apache Doris در محیط Lakehouse

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پایگاه داده و سیستم‌های داده کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 2. اهمیت داده‌های بلادرنگ در تصمیم‌گیری
• 3. معرفی Apache Doris
• 4. معماری Apache Doris
• 5. مقایسه Doris با سیستم‌های پایگاه داده دیگر
• 6. مفهوم Lakehouse
• 7. مزایای Lakehouse برای تحلیل داده
• 8. یکپارچه‌سازی داده‌های جریانی و دریاچه داده
• 9. نصب و پیکربندی اولیه Apache Doris
• 10. مراحل راه‌اندازی Doris در محیط Lakehouse
• 11. انواع داده‌های پشتیبانی شده در Doris
• 12. مدل‌های داده در Apache Doris
• 13. طراحی اسکیمای پایگاه داده برای Doris
• 14. بهینه‌سازی طراحی اسکیمای داده
• 15. ورود داده‌ها به Apache Doris
• 16. روش‌های ورود داده‌های جریانی
• 17. یکپارچه‌سازی با Kafka برای ورود داده
• 18. ورود داده‌های دسته‌ای (Batch)
• 19. استفاده از ابزارهای ETL/ELT با Doris
• 20. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای در Doris
• 21. مفاهیم پایگاه داده ستونی در Doris
• 22. مزایای ذخیره‌سازی ستونی برای تحلیل
• 23. شاخص‌گذاری (Indexing) در Apache Doris
• 24. انواع شاخص‌ها و کاربرد آن‌ها
• 25. بهینه‌سازی کوئری‌ها با شاخص‌گذاری
• 26. کویری‌نویسی در Apache Doris
• 27. زبان SQL در Doris
• 28. توابع و عملگرهای SQL در Doris
• 29. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها
• 30. نکات پیشرفته در کویری‌نویسی
• 31. تحلیل داده‌های جریانی با Doris
• 32. پردازش رویدادهای بلادرنگ
• 33. مدیریت پنجره‌های زمانی (Windowing)
• 34. توابع پنجره‌ای در Doris
• 35. مثال‌های عملی تحلیل داده‌های جریانی
• 36. یکپارچه‌سازی Doris با سیستم‌های پردازش جریانی
• 37. کاربرد Apache Flink با Doris
• 38. کاربرد Apache Spark Streaming با Doris
• 39. مفهوم Lakehouse و Doris
• 40. ذخیره‌سازی داده‌ها در Lakehouse
• 41. فرمت‌های داده‌ای در Lakehouse (Parquet, ORC)
• 42. مدیریت متادیتا در Lakehouse
• 43. چگونه Doris با Lakehouse تعامل می‌کند
• 44. خواندن داده از Lakehouse توسط Doris
• 45. نوشتن داده به Lakehouse توسط Doris
• 46. استفاده از Hive Metastore با Doris
• 47. استفاده از Glue Catalog با Doris
• 48. امنیت در Apache Doris
• 49. مدیریت دسترسی کاربران
• 50. نقش‌ها و مجوزها در Doris
• 51. رمزنگاری داده‌ها در Doris
• 52. پشتیبان‌گیری و بازیابی در Doris
• 53. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری
• 54. بازیابی داده‌ها پس از خطا
• 55. مانیتورینگ عملکرد Apache Doris
• 56. ابزارهای مانیتورینگ
• 57. معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs)
• 58. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
• 59. عیب‌یابی (Troubleshooting) در Doris
• 60. خطاهای رایج و راه‌حل‌ها
• 61. بهینه‌سازی حافظه و دیسک
• 62. تنظیمات پیکربندی پیشرفته
• 63. مقیاس‌پذیری Apache Doris
• 64. افزودن گره‌های جدید به کلاستر
• 65. مدیریت توزیع داده‌ها
• 66. تعادل بار (Load Balancing)
• 67. کاربرد Apache Doris در تحلیل کسب‌وکار
• 68. گزارش‌گیری بلادرنگ
• 69. داشبوردهای تحلیلی
• 70. پیش‌بینی و تحلیل روندها
• 71. کاربرد در بازاریابی و فروش
• 72. کاربرد در عملیات و تولید
• 73. کاربرد در امور مالی
• 74. کاربرد در مدیریت زنجیره تأمین
• 75. پروتکل‌های ارتباطی در Doris
• 76. API های Doris
• 77. اتصال به ابزارهای BI (مانند Tableau, Power BI)
• 78. کتابخانه‌های کلاینت برای زبان‌های برنامه‌نویسی
• 79. مفاهیم پیشرفته در Doris
• 80. ریکاوری تراکنش‌ها
• 81. مدیریت همزمانی (Concurrency Control)
• 82. استراتژی‌های Partitioning داده‌ها
• 83. بهینه‌سازی برای کوئری‌های تحلیلی پیچیده
• 84. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 85. مقایسه Doris با سایر سیستم‌های تحلیلی بلادرنگ
• 86. Apache Pinot
• 87. ClickHouse
• 88. Druid
• 89. مزایای رقابتی Doris
• 90. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های داده بلادرنگ
• 91. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 92. آینده تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 93. روندهای نوظهور در حوزه داده
• 94. نقش Doris در آینده اکوسیستم داده
• 95. مطالعه موردی: پیاده‌سازی موفق Doris
• 96. درس‌های آموخته از پروژه‌های واقعی
• 97. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های داده
• 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده