, ,

کتاب مبانی برنامه‌نویسی MapReduce در Hadoop

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مبانی برنامه‌نویسی MapReduce در Hadoop

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Hadoop

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده کلان‌داده
  • 2. معرفی چارچوب Hadoop
  • 3. معماری Hadoop: HDFS و YARN
  • 4. مبانی Hadoop Distributed File System (HDFS)
  • 5. ذخیره‌سازی داده‌ها در HDFS
  • 6. مدیریت فضای نام در HDFS
  • 7. کار با فایل‌ها و دایرکتوری‌ها در HDFS
  • 8. معرفی YARN: مدیریت منابع در Hadoop
  • 9. اجزای اصلی YARN: ResourceManager و NodeManager
  • 10. مدیریت برنامه‌های کاربردی در YARN
  • 11. مبانی MapReduce
  • 12. فاز Map در MapReduce
  • 13. فاز Reduce در MapReduce
  • 14. چرخه حیات یک برنامه MapReduce
  • 15. توابع کلیدی MapReduce
  • 16. انواع ورودی و خروجی در MapReduce
  • 17. کلاس‌های Mapper و Reducer
  • 18. کلاس Partitioner
  • 19. کلاس Combiner
  • 20. کلاس Comparator
  • 21. کلاس Writable و WritableComparable
  • 22. انواع داده‌های Writable
  • 23. مدیریت پیکربندی در MapReduce
  • 24. تنظیمات JobTracker و TaskTracker (مدل قدیمی)
  • 25. تنظیمات ResourceManager و NodeManager (مدل جدید)
  • 26. نوشتن اولین برنامه MapReduce
  • 27. مثال ساده MapReduce: شمارش کلمات
  • 28. اجرای برنامه MapReduce
  • 29. مانیتورینگ و دیباگ کردن برنامه‌های MapReduce
  • 30. مشکلات رایج در MapReduce
  • 31. بهینه‌سازی برنامه‌های MapReduce
  • 32. تنظیم پارامترهای MapReduce
  • 33. تنظیم تعداد Map Taskها
  • 34. تنظیم تعداد Reduce Taskها
  • 35. تنظیم اندازه Split
  • 36. کاهش Shuffle and Sort
  • 37. استفاده از Combinerها
  • 38. بهینه‌سازی I/O در MapReduce
  • 39. کاهش خواندن و نوشتن
  • 40. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 41. استفاده از فرمت‌های فایل بهینه (مانند Parquet و ORC)
  • 42. مقدمه‌ای بر فرمت‌های فایل Columnar
  • 43. کاربرد Parquet در MapReduce
  • 44. کاربرد ORC در MapReduce
  • 45. MapReduce با داده‌های ساختاریافته
  • 46. پردازش JSON با MapReduce
  • 47. پردازش CSV با MapReduce
  • 48. پردازش XML با MapReduce
  • 49. مرتبط‌سازی داده‌ها با MapReduce
  • 50. Join در MapReduce (Map-side Join)
  • 51. Join در MapReduce (Reduce-side Join)
  • 52. انواع Join در MapReduce
  • 53. تکنیک‌های پیشرفته MapReduce
  • 54. Custom Input/Output Formats
  • 55. Custom Writable Classes
  • 56. Custom Partitioner
  • 57. Custom Comparator
  • 58. Custom Combiner
  • 59. استفاده از ابزارهای کمکی MapReduce
  • 60. Hive و MapReduce
  • 61. Pig و MapReduce
  • 62. Spark و MapReduce (مقایسه و همزیستی)
  • 63. Hadoop Streaming
  • 64. نوشتن برنامه‌های MapReduce با زبان‌های دیگر (Python, Ruby)
  • 65. امنیت در Hadoop و MapReduce
  • 66. مدیریت دسترسی در HDFS
  • 67. مدیریت احراز هویت در Hadoop
  • 68. مدیریت مجوزها در MapReduce
  • 69. ملاحظات عملیاتی در MapReduce
  • 70. نظارت بر کلاستر Hadoop
  • 71. تنظیمات پیشرفته YARN
  • 72. مدیریت صف‌ها در YARN
  • 73. مدیریت ظرفیت در YARN
  • 74. کار با انواع مختلف برنامه‌ها در YARN (MapReduce, Spark, Tez)
  • 75. تست برنامه‌های MapReduce
  • 76. مستندسازی برنامه‌های MapReduce
  • 77. مقیاس‌پذیری برنامه‌های MapReduce
  • 78. مدیریت خطا در MapReduce
  • 79. بازیابی از خطا در MapReduce
  • 80. مقدمه‌ای بر پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 81. تفاوت پردازش دسته‌ای و پردازش آنی (Real-time)
  • 82. نقش MapReduce در پردازش دسته‌ای
  • 83. کاربردهای MapReduce در صنایع مختلف
  • 84. تحلیل لاگ‌ها با MapReduce
  • 85. پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی با MapReduce
  • 86. تحلیل داده‌های مالی با MapReduce
  • 87. پردازش داده‌های علمی با MapReduce
  • 88. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 89. چالش‌های داده‌های حجیم
  • 90. معماری‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 91. مبانی داده‌کاوی با MapReduce
  • 92. خوشه‌بندی با MapReduce
  • 93. طبقه‌بندی با MapReduce
  • 94. قوانین وابستگی (Association Rules) با MapReduce
  • 95. مقدمه‌ای بر پردازش گراف با Hadoop (GraphX)
  • 96. مبانی GraphX
  • 97. الگوریتم‌های پردازش گراف در GraphX
  • 98. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌ها
  • 99. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های جریانی با Hadoop (Storm/Spark Streaming)
  • 100. تفاوت MapReduce با پردازش جریانی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مبانی برنامه‌نویسی MapReduce در Hadoop”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا