فلش‌کارت‌های آموزشی یکپارچه‌سازی پردازش جریانی و دسته‌ای با Apache Flink

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یکپارچه‌سازی پردازش جریانی و دسته‌ای با Apache Flink

موضوع کلی: پردازش داده‌های جریانی و دسته‌ای

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی پردازش داده در Apache Flink

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده جریانی و دسته‌ای
• 2. مفاهیم پایه‌ای Apache Flink
• 3. معماری Apache Flink
• 4. اجزای اصلی Flink: JobManager و TaskManager
• 5. انواع منابع داده در Flink
• 6. انواع سینک‌های داده در Flink
• 7. نوشتن اولین برنامه Flink: پردازش دسته‌ای
• 8. نوشتن اولین برنامه Flink: پردازش جریانی
• 9. مفهوم DataStream API
• 10. عملیات تبدیل‌کننده (Transformation Operations) در DataStream API
• 11. عملیات جمع‌کننده (Aggregation Operations) در DataStream API
• 12. مدیریت وضعیت (State Management) در Flink
• 13. انواع وضعیت (ValueState, ListState, MapState)
• 14. نکات کلیدی مدیریت وضعیت
• 15. پنجره‌بندی (Windowing) در Flink
• 16. انواع پنجره‌ها (Tumbling, Sliding, Session)
• 17. توابع پنجره‌بندی
• 18. مدیریت زمان در Flink (Event Time, Processing Time, Ingestion Time)
• 19. Timestamp Assigners
• 20. Watermarks
• 21. توابع زمان‌بندی (Timers)
• 22. پردازش رویدادهای خارج از ترتیب (Out-of-Order Events)
• 23. تضمین‌های پردازش (Processing Guarantees)
• 24. Exactly-Once Processing
• 25. Fault Tolerance و Checkpointing
• 26. تنظیمات Checkpointing
• 27. بررسی نقاط بازگشت (Savepoints)
• 28. مفهوم Table API و SQL در Flink
• 29. تفاوت DataStream API و Table API
• 30. نوشتن کوئری‌های SQL بر روی جریان داده
• 31. ترکیب Table API و DataStream API
• 32. پردازش داده‌های دسته‌ای با Flink
• 33. مفهوم DataSet API (در نسخه‌های قدیمی‌تر)
• 34. تطبیق پردازش دسته‌ای با DataStream API
• 35. استفاده از Flink برای ETL
• 36. مفاهیم پردازش داده‌های بزرگ
• 37. معماری‌های پردازش داده مقیاس‌پذیر
• 38. معماری Lambda
• 39. معماری Kappa
• 40. مقایسه معماری Lambda و Kappa
• 41. پیاده‌سازی معماری Kappa با Flink
• 42. استفاده از Flink برای تحلیل بلادرنگ
• 43. تحلیل احساسات جریان داده
• 44. تشخیص ناهنجاری در جریان داده
• 45. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
• 46. پردازش رویدادهای پیچیده (CEP)
• 47. موتور CEP در Flink
• 48. الگوهای رویداد پیچیده
• 49. پیاده‌سازی قوانین CEP
• 50. کاربرد Flink در اینترنت اشیاء (IoT)
• 51. جمع‌آوری و پردازش داده‌های سنسور
• 52. تحلیل داده‌های موقعیت مکانی
• 53. مانیتورینگ بلادرنگ زیرساخت‌ها
• 54. استفاده از Flink در حوزه مالی
• 55. پردازش تراکنش‌های بانکی
• 56. تشخیص تقلب در زمان واقعی
• 57. تحلیل بازار سهام
• 58. کاربرد Flink در سیستم‌های توزیع‌شده
• 59. همگام‌سازی داده‌ها
• 60. کشف سرویس (Service Discovery)
• 61. مدیریت صف پیام (Message Queue Management)
• 62. بهینه‌سازی عملکرد Flink
• 63. تنظیمات JobManager و TaskManager
• 64. تنظیمات منابع (CPU, Memory)
• 65. بهینه‌سازی کد Flink
• 66. استفاده از بک‌اند‌های حافظه (Memory Backends)
• 67. مدیریت حافظه در Flink
• 68. استقرار Flink
• 69. استقرار بر روی YARN
• 70. استقرار بر روی Kubernetes
• 71. استقرار به صورت Standalone
• 72. مانیتورینگ Flink
• 73. ابزارهای مانیتورینگ Flink
• 74. تحلیل لاگ‌ها
• 75. رصد عملکرد (Performance Monitoring)
• 76. اشکال‌زدایی (Debugging) در Flink
• 77. تکنیک‌های اشکال‌زدایی
• 78. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای اشکال‌زدایی
• 79. مدیریت خطا در برنامه‌های Flink
• 80. نمونه‌های عملی پردازش جریانی و دسته‌ای
• 81. مثال: پردازش لاگ‌های وب‌سرور
• 82. مثال: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 83. مثال: پردازش داده‌های سنسورهای صنعتی
• 84. مثال: ساخت داشبوردهای بلادرنگ
• 85. مباحث پیشرفته در Flink
• 86. Flink SQL برای پردازش دسته‌ای و جریانی
• 87. تکامل Flink و آینده آن
• 88. استفاده از Flink با Kafka Connect
• 89. استفاده از Flink با سیستم‌های پایگاه داده
• 90. یکپارچه‌سازی Flink با ابزارهای اکوسیستم Big Data
• 91. نکات امنیتی در پردازش داده با Flink
• 92. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 93. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت سکون
• 94. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
• 95. کاربرد Flink در هوش تجاری (BI)
• 96. گزارش‌دهی بلادرنگ
• 97. تحلیل روندها
• 98. پیش‌بینی‌ها
• 99. ملاحظات اخلاقی در پردازش داده
• 100. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده