کتاب راهکارهای پیاده‌سازی زیرساخت داده‌های یکپارچه با استفاده از Presto و Iceberg برای سازمان‌های هوشمند 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 راهکارهای پیاده‌سازی زیرساخت داده‌های یکپارچه با استفاده از Presto و Iceberg برای سازمان‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی داده‌های کلان (Big Data)

موضوع میانی: معماری نوین ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های ساختاریافته (Data Lakehouse)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی معماری داده‌های مدرن و گذار از انبار داده به دریاچه داده
  • 2. اصول و مزایای معماری دریاچه-انبار داده (Data Lakehouse)
  • 3. معرفی فرمت‌های باز ذخیره‌سازی داده در محیط‌های توزیع‌شده
  • 4. آشنایی با ساختار و قابلیت‌های Apache Iceberg در مدیریت جداول
  • 5. نصب و راه‌اندازی اولیه موتور پردازش پرس‌وجوی توزیع‌شده Presto
  • 6. پیکربندی کاتالوگ‌ها و اتصال‌دهنده‌ها در معماری Presto
  • 7. بررسی لایه‌های ذخیره‌سازی در اکوسیستم داده‌های کلان
  • 8. مدیریت فراداده‌ها (Metadata) در جداول Iceberg
  • 9. عملیات نوشتن و به‌روزرسانی داده‌ها در فرمت Iceberg
  • 10. مکانیزم‌های کنترل نسخه‌برداری (Versioning) و سفر در زمان (Time Travel) در داده‌ها
  • 11. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی هوشمند در جداول بزرگ‌مقیاس
  • 12. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها با استفاده از فایل‌های Manifest
  • 13. بررسی معماری کوئری‌نویسی در Presto برای تحلیل‌های پیچیده
  • 14. مدیریت تراکنش‌های ACID در دریاچه‌های داده با Iceberg
  • 15. یکپارچه‌سازی Presto با سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری و محلی
  • 16. تکنیک‌های فشرده‌سازی و فرمت‌های ذخیره‌سازی ستونی (Parquet و ORC)
  • 17. پیاده‌سازی امنیت و کنترل دسترسی در سطح جداول و ستون‌ها
  • 18. مانیتورینگ و عیب‌یابی عملکرد کوئری‌ها در محیط توزیع‌شده
  • 19. مدیریت حافظه و منابع در کلاسترهای Presto
  • 20. استراتژی‌های نگهداری و پاکسازی فایل‌های قدیمی (Compaction)
  • 21. تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از زبان SQL در محیط توزیع‌شده
  • 22. یکپارچه‌سازی ابزارهای هوش تجاری با معماری Data Lakehouse
  • 23. بررسی مقیاس‌پذیری افقی در کلاسترهای پردازشی
  • 24. مدیریت توزیع داده‌ها در محیط‌های چندمحیطی (Multi-cloud و On-premise)
  • 25. ارزیابی کارایی پرس‌وجوهای تحلیلی در مقیاس پتابایت
  • 26. بهینه‌سازی طرح اجرای کوئری (Query Execution Plan)
  • 27. استقرار زیرساخت‌های داده‌ای مبتنی بر کانتینر (Docker و Kubernetes)
  • 28. امنیت داده‌های حساس و رعایت حریم خصوصی در پایگاه‌های داده
  • 29. روش‌های انتقال داده و بارگذاری انبوه (ETL/ELT) در لایه دریاچه
  • 30. مدیریت چرخه عمر داده‌ها (Data Lifecycle Management)
  • 31. مستندسازی و حاکمیت داده (Data Governance) در معماری باز
  • 32. بررسی موردی پیاده‌سازی زیرساخت داده برای سازمان‌های هوشمند
  • 33. تلفیق داده‌های جریانی (Streaming) و دسته‌ای (Batch) در Lakehouse
  • 34. توسعه افزونه‌ها و توابع سفارشی برای Presto
  • 35. استفاده از قابلیت‌های پیشرفته Iceberg برای تحلیل‌های تاریخی
  • 36. بهینه‌سازی شبکه و ورودی/خروجی برای کاهش تأخیر در پردازش
  • 37. روش‌های تست و اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها در محیط توزیع‌شده
  • 38. مدیریت خطا و پایداری سیستم در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 39. به‌کارگیری استانداردهای ذخیره‌سازی برای گزارش‌گیری هوشمند
  • 40. چشم‌انداز آینده معماری‌های داده و نقش استانداردهای باز
تگ‌ها: Presto آیس‌برگ پرستو تحلیل داده داده‌کاوی داده‌های کلان دریاچه داده زیرساخت داده معماری داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.