دوره بهینه‌سازی عملکرد Apache Spark با استفاده از موتورهای نیتیو همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد Apache Spark با استفاده از موتورهای نیتیو

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش داده‌های حجیم و کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های حجیم
• 2. آشنایی با Apache Spark
• 3. معماری Spark: RDD، DataFrame، و Dataset
• 4. انتقال داده‌ها در Spark: RDDها
• 5. عملیات تبدیل و کنش در RDDها
• 6. حافظه نهان و بهینه‌سازی RDDها
• 7. معرفی DataFrameها و مزایای آن‌ها
• 8. عملیات بر روی DataFrameها
• 9. توابع پنجره‌ای در DataFrameها
• 10. بهینه‌سازی DataFrameها: Predicate Pushdown
• 11. بهینه‌سازی DataFrameها: Column Pruning
• 12. مفهوم Datasetها و تفاوت با DataFrame
• 13. کار با ساختارهای داده پیچیده در Datasetها
• 14. هماهنگ‌سازی Spark با داده‌های خارجی
• 15. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده: Parquet و ORC
• 16. پردازش داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 17. معرفی موتورهای پردازش نیتیو
• 18. مفهوم Native Engines در Spark
• 19. مزایای استفاده از موتورهای نیتیو
• 20. معرفی Apache Gluten
• 21. میکرو بنچمارک‌های Gluten
• 22. مقایسه عملکرد Spark با Gluten
• 23. معماری داخلی Gluten
• 24. نحوه ادغام Gluten با Spark
• 25. تکنیک‌های کامپایل JIT در Gluten
• 26. بهینه‌سازی‌های سطح پایین در Gluten
• 27. مدیریت حافظه در Gluten
• 28. پردازش موازی در Gluten
• 29. هماهنگ‌سازی Gluten با سخت‌افزار
• 30. تکنیک‌های Vectorized Processing
• 31. عملیات جمع‌آوری (Aggregation) در Gluten
• 32. عملیات مرتب‌سازی (Sort) در Gluten
• 33. عملیات ادغام (Join) در Gluten
• 34. بهینه‌سازی عملیات ادغام
• 35. پردازش جریان داده (Streaming) با Gluten
• 36. کاربرد Gluten در پردازش داده‌های زمان واقعی
• 37. معرفی Project Tungsten
• 38. تکنیک‌های Codegen در Spark
• 39. بهینه‌سازی‌های Codegen در Gluten
• 40. مدیریت حافظه در Tungsten
• 41. مفهوم Off-Heap Memory Management
• 42. استفاده از Cache در Gluten
• 43. بهینه‌سازی‌های I/O با Gluten
• 44. فشرده‌سازی داده‌ها با Gluten
• 45. مدیریت Partitionها در Spark و Gluten
• 46. تکنیک‌های Re-partitioning
• 47. برنامه‌ریزی اجرای کوئری در Spark
• 48. مراحل بهینه‌سازی کوئری
• 49. نقش Catalyst Optimizer
• 50. تکنیک‌های Predicate Pushdown در Catalyst
• 51. تکنیک‌های Column Pruning در Catalyst
• 52. مفهوم Exchange Operator
• 53. بهینه‌سازی Exchange Operator
• 54. پردازش داده‌های مکانی با Spark
• 55. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های جغرافیایی
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Spark
• 57. کتابخانه MLlib در Spark
• 58. پردازش داده‌های متنی با Spark
• 59. تکنیک‌های NLP با Spark
• 60. کاربرد Spark در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 61. بهینه‌سازی اجرای پردازش‌های پیچیده
• 62. مدیریت منابع در Spark
• 63. تنظیم پارامترهای Spark برای عملکرد بهتر
• 64. مانیتورینگ و پروفایلینگ اجرای Spark
• 65. استفاده از Spark UI برای عیب‌یابی
• 66. بررسی لاگ‌های Spark
• 67. تکنیک‌های Debugging در Spark
• 68. مقیاس‌پذیری برنامه‌های Spark
• 69. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
• 70. چالش‌های پردازش داده‌های بسیار حجیم
• 71. راهکارهای مدیریت داده‌های حجیم
• 72. امنیت داده‌ها در اکوسیستم Spark
• 73. ملاحظات قانونی و اخلاقی در پردازش داده
• 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 75. استفاده از داده‌ها در چارچوب مقررات
• 76. اهمیت پردازش داده‌های پاک و معتبر
• 77. تکنیک‌های پاکسازی داده‌ها
• 78. اعتبارسنجی داده‌ها
• 79. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 80. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن
• 81. نقش Spark در معماری‌های داده
• 82. کاربرد Spark در Data Lakes و Data Warehouses
• 83. پردازش داده‌های Real-time با Kafka و Spark
• 84. یکپارچه‌سازی Spark با سیستم‌های ذخیره‌سازی NoSQL
• 85. ملاحظات عملیاتی در استقرار Spark
• 86. بهینه‌سازی زیرساخت برای Spark
• 87. مدیریت کلاستر Spark
• 88. آینده پردازش داده‌های حجیم
• 89. روندهای نوظهور در حوزه Big Data
• 90. نقش موتورهای نیتیو در آینده Spark
• 91. توسعه پایدار در پردازش داده‌ها
• 92. بررسی موردی: بهینه‌سازی یک برنامه Spark
• 93. پیاده‌سازی تکنیک‌های Gluten
• 94. ارزیابی نتایج بهبود عملکرد
• 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
• 96. نکات پایانی برای توسعه‌دهندگان Spark