کتاب راهنمای کاربردی طراحی و اجرای خط‌لوله‌های داده با Apache Spark در بسترهای سازمانی 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 راهنمای کاربردی طراحی و اجرای خط‌لوله‌های داده با Apache Spark در بسترهای سازمانی

موضوع کلی: مهندسی داده و سامانه‌های پردازش توزیع‌شده

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده (ETL) با ابزارهای کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با معماری و مفاهیم پایه در پردازش توزیع‌شده داده‌ها
  • 2. نقش و جایگاه Apache Spark در اکوسیستم کلان‌داده
  • 3. راه‌اندازی محیط توسعه و پیکربندی کلاستر Spark
  • 4. آشنایی با ساختار RDD و عملیات‌های پایه در اسپارک
  • 5. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 6. معرفی Spark SQL و کار با داده‌های ساختاریافته
  • 7. کار با DataFrame API برای تحلیل و تغییر داده‌ها
  • 8. اتصال به منابع داده مختلف و خواندن فایل‌های حجیم
  • 9. پیاده‌سازی فرآیند استخراج داده (Extract) از منابع سازمانی
  • 10. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها (Data Cleansing) در خط‌لوله
  • 11. تبدیل و تغییر شکل داده‌ها (Transformation) با توابع Spark
  • 12. کار با توابع پنجره‌ای (Window Functions) در تحلیل داده
  • 13. مدیریت ردیف‌ها و ستون‌ها در مجموعه‌های داده بزرگ
  • 14. استفاده از توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF) برای منطق‌های خاص
  • 15. مدیریت داده‌های گم‌شده و خطاهای احتمالی در خط‌لوله
  • 16. استراتژی‌های فیلتر کردن و تجمیع داده‌ها (Aggregation)
  • 17. کار با داده‌های سلسله‌مراتبی و فرمت‌های JSON و Parquet
  • 18. بهینه‌سازی عملیات Join در جداول حجیم توزیع‌شده
  • 19. مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها برای افزایش کارایی
  • 20. آشنایی با مفهوم Shuffling و تأثیر آن بر عملکرد کلاستر
  • 21. کار با Spark Streaming برای پردازش داده‌های در لحظه (Real-time)
  • 22. یکپارچه‌سازی خط‌لوله‌های داده با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 23. ذخیره‌سازی داده‌های پردازش‌شده در انبار داده‌های سازمانی
  • 24. مانیتورینگ و مشاهده عملکرد اپلیکیشن‌های اسپارک
  • 25. استفاده از Spark UI برای عیب‌یابی و تحلیل گلوگاه‌ها
  • 26. مدیریت منابع و زمان‌بندی اجرای وظایف (Job Scheduling)
  • 27. امنیت در خط‌لوله‌های داده و مدیریت دسترسی‌ها
  • 28. اصول طراحی خط‌لوله‌های داده تاب‌آور و پایدار
  • 29. تست و اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها در مسیر خط‌لوله
  • 30. مستندسازی و نگهداری کدهای توسعه یافته
  • 31. بهترین شیوه‌های کدنویسی برای توسعه مقیاس‌پذیر
  • 32. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌بندی پروژه‌های اسپارک
  • 33. استقرار خط‌لوله‌های داده در محیط‌های عملیاتی
  • 34. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی در سامانه‌های داده‌ای
  • 35. کار با ابزارهای مدیریت گردش کار (Workflow Orchestration)
  • 36. تلفیق مدل‌های تحلیل داده با خط‌لوله‌های ETL
  • 37. بررسی مطالعات موردی در پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌ای بومی
  • 38. تکنیک‌های افزایش سرعت پردازش در محیط‌های سازمانی
  • 39. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و کدهای خط‌لوله
  • 40. بهینه‌سازی مصرف منابع در کلاسترهای اشتراکی
  • 41. توسعه زیرساخت‌های تحلیل داده با رعایت ملاحظات امنیتی
  • 42. آینده‌نگری و توسعه دانش در حوزه سامانه‌های توزیع‌شده
تگ‌ها: Apache Spark ETL در اسپارک آپاچی اسپارک پردازش توزیع شده پردازش کلان داده خط لوله داده مدیریت داده های حجیم مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.