فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش کلان داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش کلان داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کلان داده: تعریف، ویژگی‌ها و چالش‌ها
• 2. مفاهیم اساسی پردازش موازی و محاسبات سطح بالا (HPC)
• 3. سنجش عملکرد الگوریتم: پیچیدگی زمانی و فضایی
• 4. نماد O بزرگ و تحلیل مجانبی
• 5. عوامل مؤثر بر عملکرد: سخت‌افزار، نرم‌افزار، شبکه
• 6. معیارهای عملکرد سیستم‌های کلان داده (توان عملیاتی، تأخیر، مقیاس‌پذیری)
• 7. قانون آمدال و قانون گوستافسون: محدودیت‌ها و فرصت‌های موازی‌سازی
• 8. مقدمه‌ای بر معماری‌های پردازش موازی (حافظه مشترک و توزیع‌شده)
• 9. اصول طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر
• 10. آشنایی با اکوسیستم‌های پردازش کلان داده (Hadoop, Spark)
• 11. اصول سیستم‌های توزیع‌شده: همروندی، تحمل پذیری خطا
• 12. مدل‌های سازگاری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 13. پارتیشن‌بندی داده‌ها: استراتژی‌ها و مزایا
• 14. تکثیر داده‌ها و اهمیت آن در دسترس‌پذیری
• 15. سیستم فایل توزیع‌شده Hadoop (HDFS): معماری و عملکرد
• 16. ذخیره‌سازی اشیاء در مقیاس کلان (Object Storage): S3 و مشابه آن
• 17. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL: انواع و کاربردها
• 18. بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها در HDFS و ذخیره‌سازهای ابری
• 19. فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه (Parquet, ORC, Avro)
• 20. فشرده‌سازی داده‌ها برای کارایی و کاهش هزینه (Snappy, Gzip, LZO)
• 21. مدل برنامه‌نویسی MapReduce: اصول و چرخه حیات
• 22. بهینه‌سازی عملیات Map و Reduce
• 23. آشنایی با Apache Spark: معماری و مزایا
• 24. Resilient Distributed Datasets (RDDs): مفاهیم پایه و عملکرد
• 25. Spark SQL و DataFrames/Datasets: ساختار و کاربرد
• 26. Apache Flink: پردازش جریان داده و دسته‌بندی
• 27. مقایسه Spark و Flink برای سناریوهای مختلف
• 28. اکوسیستم Hadoop و ابزارهای مرتبط (YARN, Hive, Pig)
• 29. Apache Kafka: پلتفرم جریان داده و پیام‌رسانی با کارایی بالا
• 30. بهینه‌سازی مصرف منابع با استفاده از YARN
• 31. ابزارهای پروفایلینگ در Spark (Spark UI)
• 32. تحلیل لاگ‌های سیستم‌های توزیع‌شده برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 33. مانیتورینگ عملکرد سیستم (CPU, RAM, Disk I/O, Network)
• 34. شناسایی گلوگاه‌های I/O و شبکه
• 35. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی (CPU)
• 36. ارزیابی حافظه و شناسایی نشت حافظه
• 37. تست‌های بنچمارک برای الگوریتم‌های کلان داده
• 38. شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) در بهینه‌سازی
• 39. ابزارهای خودکار برای تحلیل عملکرد
• 40. تحلیل هزینه-عملکرد (Cost-Performance Analysis) در محیط‌های ابری
• 41. پارتیشن‌بندی هوشمند داده‌ها برای کاهش انتقال داده
• 42. باکت‌بندی (Bucketing) در Spark/Hive برای بهینه‌سازی Join و Group By
• 43. ایندکس‌گذاری در پایگاه‌های داده NoSQL و HDFS (بهینه‌سازی کاوش)
• 44. حفظ محلیت داده (Data Locality) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 45. تکنیک‌های Caching و Persisting در Spark
• 46. پیش‌بارگذاری داده‌ها (Data Preloading) برای کاهش تأخیر
• 47. طرح‌واره‌سازی (Schema Design) بهینه برای کارایی
• 48. حذف داده‌های تکراری و نویز برای بهبود عملکرد
• 49. بهینه‌سازی فرمت و ساختار فایل‌ها برای دسترسی سریع
• 50. استفاده از ساختارهای داده‌ای مناسب برای کلان داده (مثال: Bloom Filters)
• 51. بازنویسی الگوریتم‌ها برای موازی‌سازی مؤثرتر
• 52. بهینه‌سازی عملیات Join در Spark (Broadcast Join, Sort-Merge Join, Shuffle Hash Join)
• 53. بهینه‌سازی عملیات Aggregation و Grouping
• 54. بهینه‌سازی عملیات Filter و Projection (Predicate Pushdown)
• 55. مدیریت حافظه و Garbage Collection در JVM (Spark)
• 56. بهینه‌سازی توابع کاربر تعریف‌شده (UDFs)
• 57. استفاده از RDD/DataFrame API بهینه
• 58. استراتژی‌های کاهش Shuffle در Spark
• 59. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تکرارشونده (Iterative Algorithms)
• 60. روش‌های تقسیم وظایف (Task Scheduling) و تعادل بار
• 61. استفاده از ساختارهای داده‌های تخصصی HPC
• 62. بهینه‌سازی با استفاده از محاسبات برداری (Vectorization)
• 63. معماری پردازشگر و حافظه (Cache, TLB) و تأثیر آن بر کد
• 64. بهینه‌سازی حلقه (Loop Optimization) و کاهش سربار
• 65. استراتژی‌های Co-locating داده و محاسبات
• 66. مدل برنامه‌نویسی MPI (Message Passing Interface) برای محاسبات توزیع‌شده
• 67. عملیات جمعی (Collective Operations) در MPI و بهینه‌سازی آنها
• 68. برنامه‌نویسی موازی با OpenMP در معماری حافظه مشترک
• 69. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) برای محاسبات کلان داده (CUDA/OpenCL)
• 70. چارچوب‌های محاسبات گرافیکی توزیع‌شده (GraphX, Gelly)
• 71. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming) برای بهبود کارایی
• 72. مدیریت منابع و زمان‌بندی (Resource Management and Scheduling) در مقیاس بزرگ
• 73. تحمل پذیری خطا (Fault Tolerance) و ریکاوری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 74. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه (Network Optimization)
• 75. استراتژی‌های مقیاس‌بندی پویا (Elastic Scaling)
• 76. مفاهیم پردازش جریان داده و چالش‌ها
• 77. بهینه‌سازی عملیات در Apache Flink (Windowing, Joins)
• 78. Spark Streaming و Structured Streaming: تفاوت‌ها و بهینه‌سازی
• 79. کنترل جریان داده (Flow Control) و مدیریت بافرها
• 80. پردازش رویدادها با تأخیر کم (Low-Latency Event Processing)
• 81. استراتژی‌های Checkpointing و State Management در Flink
• 82. بهینه‌سازی Joinهای جریان داده‌ای (Stream-Stream Joins)
• 83. مانیتورینگ و اخطاردهی در سیستم‌های جریان داده
• 84. الگوریتم‌های تخمینی (Approximate Algorithms) برای پردازش جریان
• 85. بهینه‌سازی برای تحلیل زمان واقعی (Real-time Analytics)
• 86. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده (Distributed ML)
• 87. استفاده از Spark MLlib و MLeap برای مقیاس‌پذیری
• 88. بهینه‌سازی پردازش ویژگی‌ها (Feature Engineering) در مقیاس کلان
• 89. استراتژی‌های آموزش مدل موازی (Parallel Model Training)
• 90. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای بهبود عملکرد
• 91. بهینه‌سازی Hyperparameter Tuning در محیط‌های توزیع‌شده
• 92. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با کارایی بالا (Model Deployment)
• 93. بهینه‌سازی برای الگوریتم‌های یادگیری عمیق توزیع‌شده (Distributed Deep Learning)
• 94. اتوماسیون بهینه‌سازی با استفاده از ابزارها و اسکریپت‌ها
• 95. پیاده‌سازی DevOps و CI/CD برای سیستم‌های کلان داده
• 96. امنیت در سیستم‌های بهینه‌سازی‌شده کلان داده
• 97. بهینه‌سازی برای محیط‌های Serverless و Cloud-Native
• 98. معرفی ابزارهای پیشرفته مانیتورینگ و مدیریت منابع
• 99. روندهای آینده در بهینه‌سازی پردازش کلان داده و HPC (مانند Quantum Computing، Edge AI)
• 100. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک سیستم کلان داده واقعی