فلش‌کارت‌های آموزشی معماری و پیاده‌سازی سامانه‌های پردازش آنی با استفاده از Apache Flink

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و پیاده‌سازی سامانه‌های پردازش آنی با استفاده از Apache Flink

موضوع کلی: مهندسی داده و سامانه‌های پردازش توزیع‌شده

موضوع میانی: پردازش جریان داده‌های حجیم (Stream Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش جریان داده و تفاوت آن با پردازش دسته‌ای
• 2. آشنایی با معماری و مؤلفه‌های اصلی Apache Flink
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های Flink
• 4. مدل برنامه‌نویسی و انتزاع‌های اصلی در Flink
• 5. آشنایی با DataStream API در پردازش جریان
• 6. مدیریت زمان در پردازش جریان: Event Time در مقابل Processing Time
• 7. مفهوم Watermarks و نقش آن در مدیریت داده‌های خارج از ترتیب
• 8. پیاده‌سازی پنجره‌های زمانی در Flink برای تحلیل داده‌ها
• 9. آشنایی با پنجره‌های غلتان و کشویی در جریان داده
• 10. مدیریت وضعیت (State) در برنامه‌های توزیع‌شده Flink
• 11. استفاده از Keyed State برای ذخیره‌سازی داده‌های مرتبط با هر کلید
• 12. مکانیزم‌های بررسی وضعیت (Checkpointing) و تضمین خطاناپذیری
• 13. بازیابی وضعیت سیستم پس از بروز خطا
• 14. آشنایی با مدل پردازش دقیقاً یک‌بار (Exactly-once)
• 15. اتصال به منابع داده خارجی از طریق کانکتورهای Flink
• 16. خواندن داده از Kafka به عنوان منبع اصلی جریان
• 17. نوشتن نتایج پردازش در سیستم‌های ذخیره‌سازی مقصد
• 18. مدیریت جریان‌های داده‌ای ناهمگون با استفاده از Side Outputs
• 19. پیاده‌سازی توابع پردازشی سفارشی با استفاده از ProcessFunction
• 20. کار با پنجره‌های مبتنی بر شمارش (Count Windows)
• 21. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از مدیریت حافظه در Flink
• 22. مفاهیم پیشرفته در مدیریت وضعیت‌های بزرگ با RocksDB
• 23. آشنایی با مدل پردازش جدولی (Table API) در Flink
• 24. تبدیل جریان‌های داده به جداول پویا
• 25. اجرای پرس‌وجوهای SQL روی جریان‌های داده
• 26. کار با توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF) در محیط Flink
• 27. مدیریت الگوهای زمانی با استفاده از Flink CEP
• 28. تشخیص رویدادهای پیچیده در جریان‌های داده
• 29. مقیاس‌پذیری افقی و توزیع بار در کلاستر Flink
• 30. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در سامانه‌های پردازش آنی
• 31. تست و اشکال‌زدایی برنامه‌های Flink
• 32. استراتژی‌های تنظیم پارامترهای کلاستر برای افزایش کارایی
• 33. بررسی چالش‌های داده‌های با تأخیر زیاد (Late Data)
• 34. استفاده از Broadcast State برای توزیع الگوهای کنترلی
• 35. پیاده‌سازی معماری Lambda با استفاده از Flink
• 36. امنیت در سامانه‌های پردازش داده و احراز هویت در کلاستر
• 37. به‌کارگیری Flink در محیط‌های عملیاتی و تولیدی
• 38. مدیریت چرخه‌ی حیات برنامه‌های Flink در بستر Kubernetes
• 39. بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش تأخیر در پردازش
• 40. بررسی مطالعات موردی در پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیل آنی
• 41. ارزیابی نهایی و جمع‌بندی معماری‌های پردازش جریان