کتاب آموزش جامع پردازش داده‌های جریانی و دسته‌ای با Apache Beam با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پردازش داده‌های جریانی و دسته‌ای با Apache Beam

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

موضوع میانی: پردازش موازی و توزیع‌شده داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و معماری پردازش داده‌های حجیم
  • 2. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی Apache Beam
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Apache Beam
  • 4. ساختار مدل داده‌ای در Apache Beam
  • 5. بررسی مفهوم PCollection در پردازش داده‌ها
  • 6. عملیات تبدیل داده با PTransform
  • 7. مدیریت خط لوله‌های داده با Pipeline
  • 8. کار با منبع داده‌ها در PBegin
  • 9. خروجی گرفتن از داده‌ها با PEnd
  • 10. کاربرد Map در پردازش موازی
  • 11. استفاده از FlatMap برای شکستن رکوردها
  • 12. فیلتر کردن داده‌ها با ParDo
  • 13. تجمیع داده‌ها با استفاده از Combine
  • 14. گروه‌بندی داده‌ها با GroupByKey
  • 15. درک مفهوم CoGroupByKey برای اتصال مجموعه‌ها
  • 16. کار با پنجره‌های زمانی در پردازش جریانی
  • 17. پنجره‌بندی ثابت در داده‌های حجیم
  • 18. پنجره‌بندی لغزان برای تحلیل‌های زمانی
  • 19. پنجره‌بندی Session برای تحلیل رفتار کاربر
  • 20. مفهوم Watermark در مدیریت تأخیر داده‌ها
  • 21. مدیریت داده‌های خارج از ترتیب در جریان‌ها
  • 22. استفاده از Triggers برای کنترل خروجی‌ها
  • 23. کار با Accumulation Modes
  • 24. مفهوم Side Inputs در پردازش داده‌ها
  • 25. بهینه‌سازی عملکرد با Side Outputs
  • 26. کار با IO Connectorها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 27. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 28. کار با سیستم‌های فایل توزیع‌شده
  • 29. خواندن و نوشتن در Apache Kafka
  • 30. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ابری
  • 31. تست واحد در خط لوله‌های Apache Beam
  • 32. اشکال‌زدایی و مانیتورینگ خط لوله‌ها
  • 33. مدیریت خطا در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 34. تنظیمات پیکربندی Runnerها
  • 35. اجرا بر روی Apache Flink
  • 36. اجرا بر روی Apache Spark
  • 37. اجرا بر روی Google Cloud Dataflow
  • 38. مدیریت حافظه در پردازش‌های سنگین
  • 39. مقیاس‌پذیری افقی در کلاسترهای داده
  • 40. بهینه‌سازی عملیات Shuffle
  • 41. تکنیک‌های کاهش حجم داده‌های میانی
  • 42. طراحی معماری خط لوله‌های Lambda
  • 43. طراحی معماری خط لوله‌های Kappa
  • 44. پیاده‌سازی الگوریتم‌های شمارش در جریان
  • 45. تحلیل داده‌های آماری در زمان واقعی
  • 46. امنیت در انتقال و پردازش داده‌ها
  • 47. رعایت اصول حریم خصوصی در کلان‌داده
  • 48. مستندسازی و نگهداری خط لوله‌های داده
  • 49. پروژه عملی تحلیل لاگ‌های سیستم
  • 50. پروژه عملی پردازش داده‌های حسگرهای اینترنت اشیاء
  • 51. به‌کارگیری بهترین شیوه‌های توسعه در Apache Beam
تگ‌ها: Apache Beam آپاچی بیم بیگ دیتا پردازش جریانی پردازش دسته ای پردازش کلان داده پردازش موازی داده ها تحلیل کلان داده علوم داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.