کتاب صوتی معماری داده‌های مدرن: افزایش کارایی پردازش با Apache Arrow و استاندارد Substrait

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری داده‌های مدرن: افزایش کارایی پردازش با Apache Arrow و استاندارد Substrait

موضوع کلی: مهندسی داده و مدیریت کلان‌داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی ساختارهای ذخیره‌سازی و پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری داده‌های مدرن و چالش‌های پردازش کلان‌داده
• 2. نقش فرمت‌های ستونی در افزایش سرعت تحلیل داده
• 3. معرفی جامع Apache Arrow و ساختار حافظه اشتراکی
• 4. مقایسه فرمت‌های ردیفی و ستونی در سیستم‌های مدیریت داده
• 5. نحوه عملکرد Arrow در کاهش سربار سریال‌سازی و نسخه‌برداری
• 6. ساختار حافظه در Arrow و مدیریت بهینه بافرها
• 7. کاربرد Arrow Flight در انتقال سریع داده‌های حجیم در شبکه
• 8. بررسی الگوریتم‌های فشرده‌سازی داده در سیستم‌های ستونی
• 9. اصول طراحی Arrow Schema و تایپ‌های داده‌ای استاندارد
• 10. بهینه‌سازی عملیات محاسباتی با استفاده از Arrow Compute Kernels
• 11. معرفی استاندارد Substrait و ضرورت وجود یک لایه واسط پرس‌وجو
• 12. ساختار درختی طرح‌های پرس‌وجو در Substrait
• 13. تطبیق‌دهی زبان‌های پرس‌وجو با استاندارد Substrait
• 14. مزایای استفاده از Substrait در سیستم‌های توزیع‌شده
• 15. مدیریت محاسبات برداری (Vectorized Execution) در موتورهای داده
• 16. نقش Arrow در پیاده‌سازی سیستم‌های پردازش درون‌حافظه‌ای
• 17. یکپارچه‌سازی Arrow با موتورهای پردازش توزیع‌شده مانند Apache Spark
• 18. پیاده‌سازی اتصالات (Joins) و فیلترها با استفاده از ساختارهای ستونی
• 19. استراتژی‌های مدیریت حافظه و جلوگیری از نشت حافظه در پردازش داده
• 20. بهینه‌سازی عملیات خواندن و نوشتن در فرمت‌های Apache Parquet و Arrow
• 21. تکنیک‌های Vectorization و تاثیر آن بر کارایی پردازنده
• 22. معماری سیستم‌های مدرن پردازش داده با تأخیر کم
• 23. مقایسه عملکرد سیستم‌های سنتی و معماری‌های مبتنی بر Arrow
• 24. پیاده‌سازی توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF) با استفاده از Arrow
• 25. امنیت و مدیریت دسترسی در لایه‌های ذخیره‌سازی داده
• 26. بررسی کاربرد Substrait در بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده SQL
• 27. مدیریت انتقال داده بین زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف با Arrow
• 28. تحلیل کارایی در محیط‌های ابری و مقیاس‌پذیر
• 29. طراحی خط‌لوله‌های داده با استفاده از استانداردهای باز
• 30. ارزیابی و تست عملکرد سیستم‌های پردازش داده مبتنی بر Arrow
• 31. نقش Arrow در تحلیل داده‌های حجیم در زمان واقعی (Real-time)
• 32. آینده معماری داده با گسترش استانداردهای تعامل‌پذیر
• 33. نکات عملیاتی در استقرار موتورهای پردازش داده بهینه
• 34. روش‌های عیب‌یابی و مانیتورینگ سیستم‌های داده ستونی
• 35. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش کلان‌داده با الگوریتم‌های کارآمد
• 36. جمع‌بندی و مسیر یادگیری پیشرفته در مهندسی داده مدرن