اکسپرس 24
کتاب ساخت و استقرار Data Lakehouse با Spark و Kyuubi

کتاب ساخت و استقرار Data Lakehouse با Spark و Kyuubi

تگ‌ها: Apache Spark Big Data Cloud Data Data Analytics Data Architecture Data Engineering Data Governance Data Lake Data Lakehouse Data Warehouse Delta Lake ETL Hadoop Kyuubi Spark

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و استقرار Data Lakehouse با Spark و Kyuubi

موضوع کلی: داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: معماری داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Data Lakehouse: چالش‌ها و مزایا
  • 2. معماری Data Lakehouse: اجزا و لایه‌ها
  • 3. مقایسه Data Lakehouse با Data Warehouse و Data Lake
  • 4. انتخاب فناوری‌های مناسب برای Data Lakehouse
  • 5. نصب و پیکربندی Spark: محیط توسعه و خوشه‌بندی
  • 6. آشنایی با Kyuubi: رابط SQL برای Spark
  • 7. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده در Data Lakehouse (Parquet, ORC, Avro)
  • 8. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی برای کارایی بالا
  • 9. مدیریت متادیتا در Data Lakehouse (Hive Metastore, AWS Glue)
  • 10. Data Ingestion: روش‌ها و ابزارها (Kafka, Flume, Spark Streaming)
  • 11. تحول و پاکسازی داده با Spark (Data Transformation & Cleansing)
  • 12. کیفیت داده در Data Lakehouse: اعتبارسنجی و نظارت
  • 13. مدیریت داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته در Data Lakehouse
  • 14. امنیت در Data Lakehouse: کنترل دسترسی و رمزنگاری
  • 15. Data Governance: سیاست‌ها و رویه‌های مدیریت داده
  • 16. استفاده از Delta Lake برای تراکنش‌های ACID در Data Lakehouse
  • 17. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Spark SQL
  • 18. استفاده از Kyuubi برای اجرای کوئری‌های SQL پیچیده
  • 19. Data Modeling در Data Lakehouse: Schema-on-Read و Schema-on-Write
  • 20. پیاده‌سازی ETL/ELT با Spark و Kyuubi
  • 21. مانیتورینگ و Logging در Data Lakehouse
  • 22. مقیاس‌پذیری Data Lakehouse: چالش‌ها و راهکارها
  • 23. استفاده از Kubernetes برای استقرار Spark و Kyuubi
  • 24. یکپارچه‌سازی Data Lakehouse با ابزارهای BI (Tableau, Power BI)
  • 25. استفاده از Databricks برای ساخت Data Lakehouse
  • 26. معرفی Iceberg و Hudi به عنوان جایگزین Delta Lake
  • 27. مقایسه Delta Lake، Iceberg و Hudi
  • 28. بهینه‌سازی عملکرد Spark برای Data Lakehouse
  • 29. تنظیم پارامترهای Spark برای حجم داده‌های بزرگ
  • 30. استفاده از Cache در Spark برای بهبود سرعت کوئری‌ها
  • 31. پیاده‌سازی Data Lineage در Data Lakehouse
  • 32. استفاده از ابزارهای Data Cataloging
  • 33. استفاده از Spark MLlib برای یادگیری ماشین در Data Lakehouse
  • 34. استفاده از Kyuubi برای دسترسی کاربران غیرفنی به داده‌ها
  • 35. استفاده از SparkR برای تحلیل داده با زبان R
  • 36. استفاده از Spark Streaming برای پردازش داده‌های جریانی
  • 37. استفاده از Spark GraphX برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 38. بهینه‌سازی هزینه Data Lakehouse در ابر (AWS, Azure, GCP)
  • 39. استفاده از Serverless Spark برای کاهش هزینه‌ها
  • 40. پیاده‌سازی CI/CD برای Data Lakehouse
  • 41. تست و اعتبارسنجی Data Lakehouse
  • 42. استفاده از ابزارهای observability برای مانیتورینگ Data Lakehouse
  • 43. معرفی ابزارهای جدید در اکوسیستم Data Lakehouse
  • 44. بهبود امنیت Data Lakehouse با استفاده از IAM
  • 45. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل داده‌های IoT
  • 46. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل داده‌های مالی
  • 47. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل داده‌های پزشکی
  • 48. بهینه‌سازی Data Lakehouse برای داده‌های بزرگ حجمی
  • 49. استفاده از Columnar Storage برای بهینه‌سازی کوئری‌ها
  • 50. استفاده از Partitioning و Bucketing برای بهبود عملکرد
  • 51. Data Lakehouse و GDPR: رعایت الزامات قانونی
  • 52. Data Lakehouse و CCPA: رعایت الزامات قانونی
  • 53. استفاده از Data Lakehouse برای ایجاد Data Products
  • 54. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل رفتار مشتری
  • 55. استفاده از Data Lakehouse برای پیش‌بینی تقاضا
  • 56. بهینه‌سازی Data Lakehouse برای گزارش‌گیری بلادرنگ
  • 57. استفاده از Data Lakehouse برای تحلیل ریسک
  • 58. استفاده از Data Lakehouse برای تشخیص تقلب

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.