فلش‌کارت‌های آموزشی جاوا برای توسعه‌دهندگان Kafka Streams

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Kafka Streams

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Kafka Streams و معماری آن
• 2. راه‌اندازی محیط توسعه جاوا برای Kafka Streams
• 3. ایجاد یک پروژه Maven/Gradle برای Kafka Streams
• 4. مفاهیم پایه: توپولوژی، استریم، جدول
• 5. آشنایی با KStream و عملیات پایه
• 6. تبدیل جریان داده با map و flatMap
• 7. فیلتر کردن داده‌ها با filter
• 8. عملیات تجمیع روی KStream با groupBy و aggregate
• 9. کار با KTable و تفاوت آن با KStream
• 10. تبدیل KStream به KTable و برعکس
• 11. مدیریت کلیدها و مقادیر در جریان‌ها
• 12. استفاده از Serdes برای سریال‌سازی و دی‌سریال‌سازی
• 13. پیاده‌سازی تولیدکننده و مصرف‌کننده سفارشی
• 14. اتصال به Kafka Cluster و پارامترهای پیکربندی
• 15. مدیریت State Store برای پردازش stateful
• 16. پردازش پنجره‌ای: Tumbling، Hopping و Sliding Windows
• 17. تجمیع‌های پنجره‌ای با windowedBy
• 18. ادغام و اتصال جریان‌ها با join
• 19. انواع join: inner، left، outer در KStream و KTable
• 20. مدیریت زمان و timestamp در رویدادها
• 21. مدیریت خطا و رسیدگی به رکوردهای خراب
• 22. پیاده‌سازی توپولوژی پیچیده با branching
• 23. استفاده از Processor API برای کنترل دقیق
• 24. کار با Punctuator برای عملیات زمان‌بندی‌شده
• 25. مدیریه پارتیشن‌ها و کلیدهای تکراری
• 26. مفاهیم Exactly-Once Semantics در Kafka Streams
• 27. تنظیمات اطمینان و تکرارپذیری
• 28. مانیتورینگ توپولوژی با Kafka Streams Metrics
• 29. اشکال‌زدایی و لاگ‌گیری در برنامه‌های استریم
• 30. تست واحد با TopologyTestDriver
• 31. تست یکپارچگی با Embedded Kafka
• 32. مدیریت نسخه و سازگاری با Kafka
• 33. بهینه‌سازی عملکرد و پارتیشن‌بندی
• 34. مدیریت حافظه و State Storeهای RocksDB
• 35. مقیاس‌پذیری افقی با افزودن نمونه‌ها
• 36. مدیریه rebalance و استراتژی‌های تخصیص
• 37. ایجاد جریان‌های بدون حالت (stateless)
• 38. ایجاد جریان‌های با حالت (stateful)
• 39. پردازش رویدادهای دیرهنگام و grace period
• 40. یکپارچه‌سازی با پایگاه‌داده با Kafka Connect
• 41. تبدیل داده با KStream به فرمت‌های مختلف
• 42. مدیریت schema با Avro و Schema Registry
• 43. استفاده از Protobuf یا JSON Schema در جریان
• 44. مدیریت داغی و ترکیب جریان‌ها با merge
• 45. پیاده‌سازی الگوی Event Sourcing با Kafka Streams
• 46. مدیریت جریان‌های چندگانه با co-partitioning
• 47. مدیریت ترتیب رویدادها و زمان وقوع
• 48. پردازش جریان‌های بزرگ با پارامترهای حافظه
• 49. مدیریت خطاهای بحرانی و restart
• 50. ایجاد لوله‌های داده با KStream و KTable
• 51. مدیریت چرخه عمر برنامه و graceful shutdown
• 52. استفاده از Interactive Queries برای پرس‌وجو
• 53. ذخیره و بازیابی وضعیت با State Store سفارشی
• 54. مدیریت تغییرات schema در طول زمان
• 55. ایجاد pipeline تحلیل داده در زمان واقعی
• 56. مدیریت امنیت و احراز هویت در Kafka Streams
• 57. مدیریت گواهینامه‌ها و رمزنگاری
• 58. بهینه‌سازی شبکه و تأخیر
• 59. مدیریت جریان‌های تو در تو با flatMapValues
• 60. مدیریت خطاهای سریال‌سازی و deserialization
• 61. ایجاد داشبورد مانیتورینگ با ابزارهای متن‌باز
• 62. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌های جانبی
• 63. مدیریت حافظه پنهان و کش در State Store
• 64. مدیریت جریان‌های فشرده با compacted topics
• 65. مدیریت جریان‌های موقتی با delete topics
• 66. مدیریت جریان‌های بی‌نهایت و محدود
• 67. مدیریت جریان‌های تکراری و deduplication
• 68. مدیریت جریان‌های ناهمگن با تبدیل نوع
• 69. مدیریت جریان‌های چندزبانه با serializers سفارشی
• 70. مدیریت جریان‌های حساس با فیلتر امنیتی
• 71. مدیریت جریان‌های تجمعی با reduce و aggregate
• 72. مدیریت جریان‌های شرطی با branch و split
• 73. مدیریت جریان‌های ترکیبی با merge و connect
• 74. مدیریت جریان‌های زمانی با schedule و punctuate
• 75. مدیریت جریان‌های خطاپذیر با try-catch در توپولوژی
• 76. مدیریت جریان‌های موازی با threading و parallelism
• 77. مدیریت جریان‌های توزیع‌شده با partitioner سفارشی
• 78. مدیریت جریان‌های قابل بازیابی با commit و offset
• 79. مدیریت جریان‌های خودکار با cron jobs و scheduler
• 80. مدیریت جریان‌های آزمایشی با mock و stub
• 81. مدیریت جریان‌های پایدار با backup و restore
• 82. مدیریت جریان‌های بهینه با tuning و profiling