فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای عملی پیاده‌سازی زیرساخت‌های پردازش داده با سرویس Amazon EMR

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی پیاده‌سازی زیرساخت‌های پردازش داده با سرویس Amazon EMR

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: پردازش کلان‌داده‌ها (Big Data) و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین پردازش کلان‌داده در محیط ابری
• 2. معماری سرویس Amazon EMR و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 3. مدل‌های اشتراک و هزینه‌یابی سرویس‌های پردازش ابری
• 4. ایجاد و پیکربندی حساب کاربری و تنظیمات امنیتی در AWS
• 5. آشنایی با کنسول مدیریت و واسط خط فرمان برای کار با EMR
• 6. مفاهیم خوشه‌بندی و مدیریت گره‌های اصلی و محاسباتی
• 7. انتخاب انواع نمونه‌های محاسباتی متناسب با حجم داده
• 8. پیکربندی شبکه مجازی و امنیت در لایه‌های پردازشی
• 9. استفاده از پروتکل‌های احراز هویت و مدیریت دسترسی‌ها
• 10. معرفی اکوسیستم آپاچی هدوپ و نقش آن در پردازش داده
• 11. ذخیره‌سازی توزیع‌شده با استفاده از سیستم فایل HDFS
• 12. مفاهیم پایه در مدل برنامه‌نویسی مپ‌ردیوس
• 13. آشنایی با فریم‌ورک آپاچی اسپارک برای پردازش سریع
• 14. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در کلاسترهای اسپارک
• 15. کار با آپاچی هایو برای اجرای پرس‌وجوهای ساختاریافته
• 16. تبدیل دستورات اس‌کیوال به عملیات‌های پردازشی در هایو
• 17. آپاچی پیگ و کاربرد آن در تحلیل داده‌های غیرساختاریافته
• 18. مدیریت جریان‌های داده با استفاده از آپاچی فلون
• 19. کاربرد آپاچی اسکوپ برای انتقال داده بین پایگاه داده و کلاستر
• 20. پیکربندی فضای ذخیره‌سازی ابری S3 به عنوان مخزن داده
• 21. یکپارچه‌سازی S3 با کلاسترهای پردازشی EMR
• 22. طراحی و اجرای اولین عملیات پردازشی بر روی داده‌های نمونه
• 23. مانیتورینگ و مشاهده لاگ‌های سیستم برای عیب‌یابی
• 24. مدیریت چرخه‌ی حیات کلاسترها و توقف خودکار
• 25. بهینه‌سازی تنظیمات کلاستر برای افزایش بهره‌وری
• 26. استفاده از کلاسترهای موقت در مقابل کلاسترهای دائمی
• 27. تنظیمات مقیاس‌پذیری خودکار بر اساس بار کاری
• 28. امنیت داده‌ها در حال انتقال و رمزنگاری در حالت سکون
• 29. مدیریت خطاهای رایج در پردازش‌های سنگین
• 30. اتصال ابزارهای گزارش‌دهی به خروجی‌های پردازش داده
• 31. کاربرد نوت‌بوک‌های تعاملی در تحلیل و پردازش داده
• 32. استفاده از کتابخانه‌های پایتون در محیط‌های پردازش ابری
• 33. ارکستراسیون وظایف پردازشی با استفاده از ابزارهای زمان‌بندی
• 34. بررسی استانداردهای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 35. پیاده‌سازی پردازش‌های دسته‌ای با استفاده از EMR
• 36. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج تحلیل داده‌ها
• 37. رعایت اصول اخلاق حرفه‌ای در مدیریت و نگهداری داده‌ها
• 38. به‌کارگیری استانداردهای ملی در حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 39. آینده فناوری‌های پردازش کلان‌داده و زیرساخت‌های ابری
• 40. ارائه پروژه نهایی و بررسی سناریوهای کاربردی در صنایع داخلی