فلش‌کارت‌های آموزشی Hadoop: معماری، اجزا و کاربردهای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Hadoop: معماری، اجزا و کاربردهای عملی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Hadoop

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کلان‌داده و اکوسیستم هادوپ
• 2. تاریخچه و تکامل هادوپ
• 3. معماری اصلی هادوپ: HDFS و MapReduce
• 4. سیستم فایل توزیع‌شده هادوپ (HDFS)
• 5. مفهوم بلوک‌ها و ذخیره‌سازی داده در HDFS
• 6. مدیریت داده در HDFS: NameNode و DataNode
• 7. نحوهٔ خواندن و نوشتن داده در HDFS
• 8. کارایی و افزونگی در HDFS
• 9. مدل برنامه‌نویسی MapReduce
• 10. مراحل اجرای MapReduce: Map، Shuffle، Sort، Reduce
• 11. نوشتن اولین برنامه MapReduce
• 12. توابع کمکی (Helper Functions) در MapReduce
• 13. مدیریت وظایف (Job Management) در MapReduce
• 14. انواع داده‌ها و فرمت‌ها در هادوپ
• 15. CSV، JSON و Avro در هادوپ
• 16. فشرده‌سازی داده‌ها در HDFS و MapReduce
• 17. Spark: یک موتور پردازش سریع‌تر
• 18. معماری Spark و تفاوت آن با MapReduce
• 19. RDDها (Resilient Distributed Datasets) در Spark
• 20. عملیات تبدیل (Transformations) و اقدام (Actions) در RDDها
• 21. Spark SQL و پردازش داده‌های ساختاریافته
• 22. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
• 23. MLlib: کتابخانهٔ یادگیری ماشین در Spark
• 24. GraphX برای پردازش گراف در Spark
• 25. YARN: مدیر منابع در هادوپ
• 26. معماری YARN: ResourceManager، NodeManager، ApplicationMaster
• 27. نحوهٔ اجرای برنامه‌ها در YARN
• 28. زمان‌بندی وظایف در YARN
• 29. Hive: انبار داده برای هادوپ
• 30. مفاهیم جداول، پارتیشن‌ها و Buckets در Hive
• 31. زبان پرس‌وجوی Hive (HQL)
• 32. بهینه‌سازی پرس‌وجو در Hive
• 33. Pig: زبان اسکریپت‌نویسی سطح بالا برای هادوپ
• 34. نوشتن اسکریپت‌های Pig Latin
• 35. عملگرهای اصلی در Pig
• 36. HBase: پایگاه داده NoSQL ستونی در هادوپ
• 37. معماری HBase و نحوهٔ ذخیره‌سازی داده
• 38. عملیات CRUD در HBase
• 39. کاربرد HBase در تحلیل داده‌های حجیم
• 40. Flume: جمع‌آوری و انتقال داده‌های جریانی
• 41. معماری Flume: Agent، Source، Channel، Sink
• 42. تنظیمات و پیکربندی Flume
• 43. Sqoop: انتقال داده بین هادوپ و پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 44. کاربرد Sqoop در واردات و صادرات داده
• 45. Kafka: سیستم پیام‌رسانی توزیع‌شده
• 46. مفاهیم Producer، Consumer، Broker و Topic در Kafka
• 47. معماری Kafka و نحوهٔ پردازش پیام‌ها
• 48. کاربرد Kafka در پردازش داده‌های زنده
• 49. Zookeeper: هماهنگ‌کنندهٔ توزیع‌شده
• 50. نقش Zookeeper در هادوپ و دیگر ابزارهای اکوسیستم
• 51. تنظیمات و مدیریت Zookeeper
• 52. امنیت در هادوپ
• 53. احراز هویت (Authentication) و مجوزدهی (Authorization)
• 54. رمزنگاری داده‌ها در هادوپ
• 55. ملاحظات امنیتی در YARN و سایر اجزا
• 56. کاربردهای عملی هادوپ در صنایع مختلف
• 57. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 58. پردازش داده‌های سنسورها و IoT
• 59. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)
• 60. تحلیل داده‌های مالی و بانکی
• 61. پردازش زبان طبیعی (NLP) با هادوپ
• 62. تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت
• 63. کاربرد هادوپ در دولت الکترونیک
• 64. بهینه‌سازی عملکرد در هادوپ
• 65. تنظیمات پارامترهای HDFS و MapReduce
• 66. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Hive و Pig
• 67. مدیریت حافظه و منابع در Spark
• 68. عیب‌یابی و رفع خطا در هادوپ
• 69. ابزارهای مانیتورینگ و لاگ‌برداری
• 70. روش‌های استاندارد برای عیب‌یابی
• 71. آیندهٔ هادوپ و کلان‌داده
• 72. روندهای جدید در پردازش داده‌های حجیم
• 73. ادغام با ابزارهای پردازش ابری
• 74. توسعهٔ ابزارهای اکوسیستم هادوپ
• 75. ملاحظات پیاده‌سازی و استقرار هادوپ
• 76. انتخاب سخت‌افزار و شبکه‌بندی مناسب
• 77. استراتژی‌های استقرار On-premise و Cloud
• 78. مدیریت چرخهٔ عمر داده‌ها
• 79. اصول حاکمیت داده در هادوپ
• 80. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 81. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی هادوپ
• 82. مرور کلی معماری و اجزا
• 83. نکات مهم برای توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم
• 84. مباحث پیشرفته در اکوسیستم هادوپ
• 85. پردازش داده‌های فضایی و مکانی
• 86. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیچیده
• 87. تحلیل کلان‌داده در حوزهٔ انرژی
• 88. پردازش داده‌های صوتی و تصویری
• 89. ملاحظات قانونی و رعایت چارچوب‌های شرعی در تحلیل داده
• 90. رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌های حجیم
• 91. اصول اخلاقی در استفاده از کلان‌داده
• 92. مدیریت ریسک‌های مرتبط با داده‌های حساس
• 93. پرهیز از مصادیق نشر اکاذیب و تشویش اذهان عمومی
• 94. تطابق با مقررات نظام بانکی و ارزی کشور
• 95. رویکرد اسلامی به داده‌کاوی و تحلیل آماری
• 96. ملاحظات مربوط به اطلاعات هویتی و شخصی
• 97. استفاده از ابزارها و الگوریتم‌های سازگار با موازین
• 98. پرهیز از ترویج موارد ممنوع در تحلیل داده
• 99. تحلیل داده با رویکرد حفظ منافع ملی
• 100. ملاحظات حقوقی در جمع‌آوری و استفاده از داده