اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی عملکرد با Apache Arrow DataFusion: چارچوب اجرای ستونی برای حداکثر کارایی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد با Apache Arrow DataFusion: چارچوب اجرای ستونی برای حداکثر کارایی

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و پردازش داده

موضوع میانی: چارچوب‌های پردازش داده ستونی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده ستونی و Apache Arrow
• 2. مفاهیم کلیدی در پردازش داده ستونی
• 3. معماری Apache Arrow
• 4. چرا Apache Arrow؟ مزایا و کاربردها
• 5. آشنایی با DataFusion
• 6. تاریخچه و توسعه DataFusion
• 7. مفاهیم پایه DataFusion: منطق اجرا
• 8. مفاهیم پایه DataFusion: طرح‌واره (Schema)
• 9. مفاهیم پایه DataFusion: جداول (Tables)
• 10. مفاهیم پایه DataFusion: کوئری‌ها (Queries)
• 11. ساختار داده‌ای در DataFusion: بردارهای ستونی
• 12. مزایای پردازش ستونی در DataFusion
• 13. آشنایی با انواع داده‌های پشتیبانی شده
• 14. عملیات اساسی در DataFusion: فیلتر کردن (Filtering)
• 15. عملیات اساسی در DataFusion: پروجکشن (Projection)
• 16. عملیات اساسی در DataFusion: تجمیع (Aggregation)
• 17. عملیات اساسی در DataFusion: پیوستن (Joins)
• 18. انواع مختلف Join در DataFusion
• 19. بهینه‌سازی اجرای کوئری در DataFusion
• 20. برنامه‌ریزی اجرا (Query Planning)
• 21. مراحل اجرای کوئری در DataFusion
• 22. تکنیک‌های بهینه‌سازی برنامه (Optimization Techniques)
• 23. تبدیل‌های برنامه (Plan Transformations)
• 24. قوانین بهینه‌سازی (Optimization Rules)
• 25. بازنویسی برنامه (Plan Rewriting)
• 26. استفاده از شاخص‌ها (Indexes) در DataFusion
• 27. مدیریت حافظه در DataFusion
• 28. نشت حافظه و روش‌های جلوگیری
• 29. استفاده بهینه از حافظه نهان (Cache)
• 30. پردازش موازی در DataFusion
• 31. مدل پردازش موازی DataFusion
• 32. تنظیم پارامترهای موازی‌سازی
• 33. مدیریت منابع سیستم
• 34. ارتباط با منابع داده خارجی
• 35. پشتیبانی از فرمت‌های مختلف داده
• 36. خواندن داده از فایل‌های CSV
• 37. خواندن داده از فایل‌های Parquet
• 38. خواندن داده از فایل‌های JSON
• 39. خواندن داده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 40. پشتیبانی از پایگاه‌های داده NoSQL
• 41. یکپارچه‌سازی با اکوسیستم Apache Arrow
• 42. استفاده از Arrow Flight برای انتقال داده
• 43. یکپارچه‌سازی با Apache Spark
• 44. یکپارچه‌سازی با Apache Flink
• 45. یکپارچه‌سازی با داده‌گاه‌های ابری
• 46. کاربرد DataFusion در تحلیل داده‌های بزرگ
• 47. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 48. تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data)
• 49. تحلیل داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
• 50. کاربرد DataFusion در یادگیری ماشین
• 51. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 52. استخراج ویژگی (Feature Engineering)
• 53. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 54. پیاده‌سازی توابع سفارشی (UDFs)
• 55. نوشتن توابع سفارشی در Rust
• 56. استفاده از توابع سفارشی در کوئری‌ها
• 57. ملاحظات امنیتی در DataFusion
• 58. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 59. امنیت انتقال داده‌ها
• 60. تست و اعتبارسنجی DataFusion
• 61. متریک‌های عملکرد (Performance Metrics)
• 62. ابزارهای مانیتورینگ و پروفایلینگ
• 63. رفع اشکال (Debugging) کوئری‌ها
• 64. نکات پیشرفته در DataFusion
• 65. بهینه‌سازی کوئری‌های پیچیده
• 66. بهینه‌سازی Join های بزرگ
• 67. بهینه‌سازی عملیات تجمیع
• 68. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته موازی‌سازی
• 69. مدیریت ارث‌بری طرح‌واره (Schema Evolution)
• 70. نقش DataFusion در معماری داده مدرن
• 71. Data Fusion به عنوان موتور پردازش
• 72. Data Fusion در معماری Data Lakehouse
• 73. Data Fusion در معماری Data Mesh
• 74. مقایسه DataFusion با سایر چارچوب‌ها
• 75. مقایسه با Apache Spark
• 76. مقایسه با Presto/Trino
• 77. مقایسه با DuckDB
• 78. مقایسه با Pandas
• 79. آینده DataFusion و توسعه آن
• 80. چشم‌انداز توسعه DataFusion
• 81. پروژه‌های مرتبط با DataFusion
• 82. مشارکت در توسعه DataFusion
• 83. راهنمای نصب و راه‌اندازی DataFusion
• 84. نصب DataFusion از Source
• 85. پیکربندی اولیه DataFusion
• 86. اولین کوئری در DataFusion
• 87. مثال‌های کاربردی DataFusion
• 88. تحلیل داده‌های فروش
• 89. تحلیل داده‌های کاربران
• 90. پردازش گزارش‌های مالی
• 91. پردازش لاگ‌های سیستم
• 92. مثال‌های پیشرفته‌تر
• 93. بهینه‌سازی کوئری با پارتیشن‌بندی
• 94. استفاده از پارتیشن‌بندی زمانی
• 95. استفاده از پارتیشن‌بندی مکانی
• 96. مدیریت متادیتای داده‌ها
• 97. نقش متادیتا در بهینه‌سازی
• 98. استفاده از Data Catalog
• 99. مباحث فقهی مرتبط با داده و اطلاعات
• 100. حفظ حریم خصوصی داده‌ها از منظر فقهی