کتاب راهکارهای افزایش کارایی و مدیریت حافظه در پردازش‌های سنگین با Apache Celeborn با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای افزایش کارایی و مدیریت حافظه در پردازش‌های سنگین با Apache Celeborn

موضوع کلی: علوم و مهندسی داده و رایانش ابری

موضوع میانی: بهینه‌سازی پردازش‌های توزیع‌شده در کلان‌داده (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های مدیریت حافظه در پردازش‌های کلان‌داده
• 2. معماری سیستم‌های پردازش توزیع‌شده و چالش‌های مرحله Shuffle
• 3. محدودیت‌های Shuffle سنتی در چارچوب Apache Spark
• 4. مبانی Apache Celeborn و نقش آن در بهبود زیرساخت‌های داده
• 5. نصب و راه‌اندازی اولیه Apache Celeborn در خوشه‌های توزیع‌شده
• 6. معماری مؤلفه‌های اصلی Celeborn شامل Master و Worker
• 7. بررسی چرخه حیات درخواست‌های Shuffle در سیستم‌های توزیع‌شده
• 8. مدیریت حافظه در سطح Worker برای بهینه‌سازی عملیات I/O
• 9. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده در حافظه و دیسک (Tiered Storage)
• 10. پیکربندی پارامترهای اصلی جهت بهینه‌سازی ترافیک شبکه
• 11. مکانیزم‌های تحمل خطا و پایداری سیستم در پردازش‌های سنگین
• 12. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها برای کاهش پهنای باند مصرفی
• 13. مدیریت صف و اولویت‌بندی درخواست‌های Shuffle
• 14. تحلیل گلوگاه‌های عملکردی در پردازش‌های مقیاس‌بزرگ
• 15. روش‌های پایش و مانیتورینگ سلامت سرویس‌های Celeborn
• 16. یکپارچه‌سازی Apache Celeborn با Apache Spark
• 17. یکپارچه‌سازی Apache Celeborn با Apache Flink
• 18. تنظیمات پیشرفته برای محیط‌های ابری و کانتینری
• 19. راهکارهای افزایش مقیاس‌پذیری در پردازش‌های بسیار حجیم
• 20. بهینه‌سازی استفاده از حافظه کش در پردازش‌های تکرارپذیر
• 21. مدیریت منابع محاسباتی در محیط‌های چندمستاجری (Multi-tenancy)
• 22. امنیت در تبادل داده‌های توزیع‌شده و کنترل دسترسی‌ها
• 23. استفاده از الگوریتم‌های مرتب‌سازی بهینه در مرحله Shuffle
• 24. کاهش تأخیر در پردازش‌های بلادرنگ با استفاده از Celeborn
• 25. تست‌های عملکردی و بنچ‌مارک‌گیری در پردازش‌های توزیع‌شده
• 26. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در محیط‌های عملیاتی
• 27. بهینه‌سازی پارامترهای سطح سیستم‌عامل برای افزایش بهره‌وری
• 28. مدیریت حافظه غیرمتمرکز و جلوگیری از سرریز حافظه (OOM)
• 29. ملاحظات معماری برای پایداری سرویس در مراکز داده بزرگ
• 30. ارائه الگوهای برتر (Best Practices) در پیاده‌سازی پروژه‌های کلان‌داده