اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی عملکرد و توان عملیاتی در پردازش داده‌های کلان با Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد و توان عملیاتی در پردازش داده‌های کلان با Spark

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش کلان داده و Spark
• 2. آشنایی با معماری Spark Core
• 3. اجزای اصلی Spark: Driver, Executor, Cluster Manager
• 4. مفهوم Resilient Distributed Datasets (RDD)
• 5. عملیات پایه RDD: Transformations و Actions
• 6. بهینه‌سازی RDD Transformations
• 7. استفاده مؤثر از Shuffling در RDD
• 8. حافظه کش در RDD و مدیریت آن
• 9. معرفی Spark SQL و DataFrame
• 10. تفاوت RDD و DataFrame
• 11. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark SQL
• 12. کاتالیست بهینه‌ساز در Spark SQL
• 13. قوانین بهینه‌سازی در Spark SQL
• 14. استفاده از Tungsten Execution Engine
• 15. بهینه‌سازی مدیریت حافظه در Spark SQL
• 16. معرفی Spark Streaming
• 17. پردازش داده‌های جریانی زنده
• 18. مدیریت حالت در Spark Streaming
• 19. بهینه‌سازی پردازش جریانی
• 20. معماری Spark Structured Streaming
• 21. پردازش داده‌های جریانی با Structured Streaming
• 22. مدیریت منابع در Spark Streaming
• 23. بهینه‌سازی توان عملیاتی در Spark Streaming
• 24. معرفی Spark MLlib
• 25. یادگیری ماشین توزیع‌شده با Spark
• 26. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MLlib
• 27. آموزش مدل با داده‌های کلان
• 28. ارزیابی مدل‌های MLlib
• 29. کاربرد MLlib در مسائل عملی
• 30. معرفی Spark GraphX
• 31. پردازش گراف توزیع‌شده
• 32. الگوریتم‌های گراف در GraphX
• 33. بهینه‌سازی عملیات گراف
• 34. ساخت گراف و تحلیل آن
• 35. کاربرد GraphX در شبکه‌های اجتماعی
• 36. مفاهیم پیشرفته Spark
• 37. تنظیمات پیشرفته Spark
• 38. پایش و عیب‌یابی Spark
• 39. مدیریت کلاستر Spark
• 40. بهینه‌سازی زمان اجرا
• 41. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 42. انتخاب مناسب Cluster Manager
• 43. مقایسه YARN, Mesos, Kubernetes
• 44. بهینه‌سازی پارتیشن‌بندی داده‌ها
• 45. استراتژی‌های Partitioning
• 46. تأثیر Partitioning بر عملکرد
• 47. مدیریت داده‌های بزرگ
• 48. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده
• 49. Parquet و ORC برای Spark
• 50. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن داده
• 51. استفاده از Caching مؤثر
• 52. مدیریت حافظه در Executor ها
• 53. تنظیمات Garbage Collection
• 54. تأثیر Garbage Collection بر عملکرد
• 55. بهینه‌سازی Serialisation
• 56. Java Serialization در مقابل Kryo
• 57. انتخاب Kryo برای عملکرد بهتر
• 58. بهینه‌سازی شبکه
• 59. کاهش ترافیک شبکه
• 60. استفاده از Broadcast Variables
• 61. استفاده از Accumulators
• 62. مدیریت کوئری‌های پیچیده
• 63. شکستن کوئری‌های بزرگ
• 64. استفاده از Common Table Expressions (CTE)
• 65. بهینه‌سازی UDF ها (User Defined Functions)
• 66. نوشتن UDF های کارآمد
• 67. Spark Native Functions در مقابل UDF
• 68. بهینه‌سازی Spark Streaming Jobs
• 69. تنظیمات Window Operations
• 70. مدیریت Checkpointing در Streaming
• 71. بهینه‌سازی Spark MLlib Jobs
• 72. انتخاب پارامترهای مناسب مدل
• 73. تکنیک‌های Regularization
• 74. مدیریت داده‌های نامتوازن
• 75. بهینه‌سازی Spark GraphX Jobs
• 76. انتخاب الگوریتم مناسب گراف
• 77. بهینه‌سازی Pregel operations
• 78. مدیریت حافظه در GraphX
• 79. بهینه‌سازی برای سناریوهای خاص
• 80. پردازش داده‌های مکانی
• 81. پردازش داده‌های زمانی
• 82. پردازش داده‌های متنی
• 83. تحلیل داده‌های Real-time
• 84. بهینه‌سازی برای Big Data Architectures
• 85. ملاحظات امنیتی در Spark
• 86. اصول امنیتی در پردازش داده
• 87. مدیریت دسترسی در Spark
• 88. پایش و ثبت وقایع امنیتی
• 89. روش‌های پیشگیری از حملات سایبری
• 90. استانداردهای حاکمیت داده
• 91. مدیریت کیفیت داده
• 92. اصول مدیریت داده در سازمان
• 93. پیکربندی خودکار Spark
• 94. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 95. ابزارهای گزارش‌دهی عملکرد
• 96. بهینه‌سازی مداوم سیستم
• 97. چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 98. راهکارهای مقیاس‌پذیری افقی
• 99. راهکارهای مقیاس‌پذیری عمودی
• 100. ملاحظات هزینه‌ای در پردازش کلان داده