دوره بهینه‌سازی و شتاب‌دهی عملکرد Apache Spark همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و شتاب‌دهی عملکرد Apache Spark

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش داده‌های کلان و تحلیل Big Data

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش کلان داده
• 2. آشنایی با اکوسیستم کلان داده
• 3. مفاهیم کلیدی Apache Spark
• 4. معماری Spark Core
• 5. موتور Spark SQL
• 6. Spark Streaming و پردازش داده‌های زنده
• 7. Spark MLlib برای یادگیری ماشین
• 8. GraphX برای پردازش گراف
• 9. مراحل اجرای یک برنامه Spark
• 10. مفاهیم RDD و عملیات آن
• 11. تبدیل‌های (Transformations) RDD
• 12. عملیات (Actions) RDD
• 13. کارایی و بهینه‌سازی RDD
• 14. مقدمه‌ای بر DataFrame
• 15. عملیات DataFrame
• 16. بهینه‌سازی DataFrame
• 17. کارایی DataFrame
• 18. مقدمه‌ای بر Spark SQL
• 19. نحو (Syntax) Spark SQL
• 20. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark SQL
• 21. استفاده از Catalyst Optimizer
• 22. مفاهیم Spark Streaming
• 23. پردازش داده‌های دسته‌ای در Spark Streaming
• 24. پردازش داده‌های جریانی در Spark Streaming
• 25. مدیریت حالت در Spark Streaming
• 26. تضمین‌های پردازش در Spark Streaming
• 27. مقدمه‌ای بر MLlib
• 28. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در MLlib
• 29. الگوریتم‌های رگرسیون در MLlib
• 30. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در MLlib
• 31. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MLlib
• 32. ارزیابی مدل‌ها در MLlib
• 33. مقدمه‌ای بر GraphX
• 34. عملیات پایه گراف در GraphX
• 35. الگوریتم‌های رایج گراف در GraphX
• 36. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌ها
• 37. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی عملکرد Spark
• 38. شناخت گلوگاه‌های عملکردی Spark
• 39. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها
• 40. مدیریت حافظه در Spark
• 41. تنظیم پارامترهای Spark
• 42. استفاده از Spark UI برای مانیتورینگ
• 43. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف (Task Scheduling)
• 44. کاهش shuffle در Spark
• 45. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 46. استفاده از فرمت‌های داده کارآمد (Parquet, ORC)
• 47. بهینه‌سازی I/O در Spark
• 48. کاربرد Joinهای بهینه در Spark
• 49. استفاده از Broadcast Join
• 50. استفاده از Sort Merge Join
• 51. استفاده از Shuffle Hash Join
• 52. بهینه‌سازی UDFها (User Defined Functions)
• 53. استفاده از Native Functions
• 54. ملاحظات سخت‌افزاری برای Spark
• 55. مقیاس‌پذیری برنامه‌های Spark
• 56. پایش و لاگ‌گیری در Spark
• 57. مدیریت خطا در Spark
• 58. استفاده از Spark در محیط‌های توزیع شده
• 59. تنظیمات YARN برای Spark
• 60. تنظیمات Kubernetes برای Spark
• 61. کاربرد Spark در پردازش کلان داده‌های مالی
• 62. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های صنعتی
• 63. کاربرد Spark در پردازش داده‌های سلامت
• 64. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 65. امنیت داده‌ها در اکوسیستم Spark
• 66. اصول حاکمیت داده در Spark
• 67. مقدمه‌ای بر پردازش گراف پیشرفته
• 68. الگوریتم‌های پیچیده گراف
• 69. تحلیل مسیرهای کوتاه در گراف
• 70. تحلیل مرکزیت در گراف
• 71. تشخیص جوامع در گراف
• 72. کاربرد GraphX در شبکه‌های پیچیده
• 73. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Spark
• 74. مهندسی ویژگی در MLlib
• 75. انتخاب مدل در MLlib
• 76. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 77. استفاده از Pipelines در MLlib
• 78. یادگیری عمیق با Spark (با چارچوب‌های سازگار)
• 79. پردازش زبان طبیعی با Spark
• 80. کاربرد Spark در تحلیل زمانی سری‌ها
• 81. بهینه‌سازی پردازش داده‌های جریانی
• 82. مدیریت منابع در Spark Streaming
• 83. تکنیک‌های پیشرفته Spark Streaming
• 84. پردازش رویداد-محور در Spark
• 85. استفاده از Spark در داده‌کاوی
• 86. روش‌های اکتشافی داده با Spark
• 87. تحلیل داده‌های مکانی با Spark
• 88. کاربرد Spark در هوش تجاری
• 89. ملاحظات معماری برای Big Data Platforms
• 90. امنیت در پلتفرم‌های کلان داده
• 91. مدیریت چرخه عمر داده
• 92. استراتژی‌های مهاجرت به Spark
• 93. بهینه‌سازی پایگاه داده برای Spark
• 94. اتصال Spark به منابع داده خارجی
• 95. انواع Join در Spark SQL
• 96. بهینه‌سازی عملیات Aggregate
• 97. تکنیک‌های Window Functions در Spark SQL
• 98. استفاده از CTE (Common Table Expressions)
• 99. مفاهیم پیشرفته Spark Core
• 100. نکات تکمیلی در مورد RDD