فلش‌کارت‌های آموزشی معماری و پیاده‌سازی موتور پردازش داده Presto برای تحلیل هوشمند داده‌های حجیم (Data Lakes)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و پیاده‌سازی موتور پردازش داده Presto برای تحلیل هوشمند داده‌های حجیم (Data Lakes)

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی داده‌های کلان (Big Data)

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های توزیع‌شده در مقیاس بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین پردازش داده‌های حجیم و دریاچه داده
• 2. معماری توزیع‌شده موتور پردازش پرس‌وجو در Presto
• 3. بررسی اجزای اصلی شامل Coordinator و Worker
• 4. نحوه عملکرد تحلیل‌گر و بهینه‌ساز پرس‌وجو در Presto
• 5. مدل داده‌ای و ساختار سلسله‌مراتبی کاتالوگ‌ها و اسکیماها
• 6. اتصال به منابع داده‌ای متنوع با استفاده از Connectorها
• 7. نصب و راه‌اندازی اولیه کلاستر Presto در محیط عملیاتی
• 8. پیکربندی فایل‌های اصلی تنظیمات و مدیریت حافظه
• 9. مبانی زبان SQL در محیط پردازش توزیع‌شده
• 10. مدیریت انواع داده‌های پیچیده و ساختاریافته در Presto
• 11. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL برای افزایش کارایی در مقیاس پتابایت
• 12. درک مفاهیم Stage و Task در اجرای پرس‌وجوهای توزیع‌شده
• 13. بررسی مکانیزم‌های زمان‌بندی و اولویت‌بندی پردازش‌ها
• 14. کاربرد فرمت‌های ذخیره‌سازی ستونی مانند ORC و Parquet
• 15. استفاده از Hive Connector برای تحلیل داده‌های Hadoop
• 16. یکپارچه‌سازی Presto با سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری
• 17. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده‌ها در پرس‌وجو
• 18. شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکردی در اجرای پرس‌وجوها
• 19. استفاده از توابع پنجره‌ای و تجمیع داده‌های حجیم
• 20. پیاده‌سازی امنیت و کنترل دسترسی بر اساس نقش (RBAC)
• 21. مدیریت احراز هویت در کلاسترهای توزیع‌شده
• 22. نظارت بر عملکرد کلاستر با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 23. تنظیمات پیشرفته حافظه و مدیریت منابع سیستم
• 24. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها برای بهبود سرعت
• 25. تحلیل لاگ‌های سیستم برای عیب‌یابی و بهینه‌سازی
• 26. تکنیک‌های اتصال (Join) بهینه‌سازی شده در مدل توزیع‌شده
• 27. آشنایی با قابلیت‌های Dynamic Filtering برای کاهش حجم داده
• 28. کاربرد Presto در تحلیل‌های بلادرنگ و داشبوردهای مدیریتی
• 29. معماری مقیاس‌پذیری افقی کلاستر در بارهای کاری سنگین
• 30. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی پیچیده با استفاده از EXPLAIN
• 31. استفاده از ابزارهای خط فرمان (CLI) برای مدیریت کلاستر
• 32. یکپارچه‌سازی Presto با ابزارهای گزارش‌گیری و هوش تجاری
• 33. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی خواندن از منابع داده
• 34. مدیریت خطا و بازیابی در کلاسترهای بزرگ
• 35. بررسی الگوهای طراحی برای دریاچه‌های داده (Data Lakes)
• 36. امن‌سازی تبادل داده در شبکه و رمزنگاری ارتباطات
• 37. ارزیابی و مقایسه کارایی Presto در برابر سایر موتورهای پردازشی
• 38. مدیریت چرخه حیات داده در محیط‌های توزیع‌شده
• 39. پیاده‌سازی بهترین شیوه‌های نگهداری و به‌روزرسانی کلاستر
• 40. نتیجه‌گیری و مسیرهای توسعه در مهندسی داده‌های کلان