کتاب راهکارهای نوین در مدیریت و بهینهسازی جداول داده با Apache Iceberg در بسترهای پردازشی Spark و Trino با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در مدیریت و بهینهسازی جداول داده با Apache Iceberg در بسترهای پردازشی Spark و Trino
موضوع کلی: علوم داده و مهندسی کلانداده
موضوع میانی: معماری دریاچه داده (Data Lakehouse) و مدیریت زیرساختهای دادهمحور
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی معماری مدرن دریاچه داده و مفهوم لیکهاوس
- 2. تاریخچه و ضرورت استفاده از فرمتهای جدولی باز
- 3. آشنایی با ساختار داخلی و معماری Apache Iceberg
- 4. مقایسه فرمتهای متداول داده با Iceberg
- 5. نصب و راهاندازی محیط توسعه برای کار با Iceberg
- 6. پیکربندی کاتالوگهای داده در Iceberg
- 7. مدیریت جداول با استفاده از Apache Spark
- 8. عملیات نوشتن و خواندن داده در جداول Iceberg
- 9. تحلیل و بررسی طرحواره یا اسکیما در Iceberg
- 10. مدیریت تکامل اسکیما بدون خرابی داده
- 11. پارتیشنبندی پیشرفته و پنهان در Iceberg
- 12. کار با انواع دادههای پیچیده در جداول Iceberg
- 13. مدیریت نسخهها و قابلیت سفر در زمان در دادهها
- 14. استفاده از عملیات نوشتن کپی-در-نوشت و ادغام-در-خواندن
- 15. بهینهسازی عملکرد با استفاده از حذف فایلهای داده
- 16. ادغام فایلهای کوچک برای افزایش کارایی خواندن
- 17. استفاده از ایندکسهای بلوم فیلتر در Iceberg
- 18. یکپارچهسازی Iceberg با موتور پردازشی Trino
- 19. اجرای کوئریهای تحلیلی پیچیده با Trino روی جداول Iceberg
- 20. انتقال دادهها از فرمتهای سنتی به Iceberg
- 21. استراتژیهای مهاجرت دادههای حجیم به محیط لیکهاوس
- 22. نظارت و پایش سلامت جداول و عملیات نگهداری
- 23. عیبیابی خطاهای رایج در محیطهای عملیاتی
- 24. بهینهسازی منابع پردازشی در بسترهای ابری و محلی
- 25. مدیریت طول عمر دادهها و پاکسازی فایلهای منسوخ
- 26. استفاده از اسنپشاتها برای بازیابی داده
- 27. بهترین روشهای طراحی جداول برای مقیاسپذیری
- 28. مدیریت تراکنشهای همزمان در محیطهای چندکاربره
- 29. استفاده از Iceberg در خطلولههای دادهای بلادرنگ
- 30. پیادهسازی استراتژیهای ذخیرهسازی لایهبندی شده
- 31. بررسی عملکرد در مقیاسهای پتابایتی
- 32. تست و اعتبارسنجی یکپارچگی دادهها
- 33. مستندسازی و مدیریت متادیتای جداول
- 34. بهکارگیری Iceberg در معماریهای دادهمحور سازمانی
- 35. امنسازی زیرساختهای کلانداده مطابق استانداردهای ملی
- 36. راهکارهای پشتیبانگیری و بازیابی فاجعه در لیکهاوس
- 37. ارزیابی کارایی سیستم و بهینهسازی کوئریها
- 38. مدیریت نسخههای نرمافزاری در محیطهای عملیاتی
- 39. جمعبندی و طراحی معماری نهایی مبتنی بر Iceberg
تگها:
Apache Iceberg
Spark و Trino
آپاچی آیسبرگ
بهینهسازی دیتا لیک
پردازش توزیعشده با اسپارک
تحلیل داده با ترینو
زیرساخت دادههای حجیم
مدیریت جداول داده
معماری لیکهاوس
مهندسی کلانداده
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.