کتاب معماری نرم‌افزار: Data Streaming with Kafka and Spark
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: Data Streaming with Kafka and Spark

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000206 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب معماری نرم‌افزار: Data Streaming with Kafka and Spark

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معماری نرم‌افزار چیست؟
  • 2. اهمیت معماری نرم‌افزار در سیستم‌های توزیع شده
  • 3. نقش و مسئولیت‌های معمار نرم‌افزار
  • 4. مقدمه‌ای بر سیستم‌های رویداد محور (Event-Driven Systems)
  • 5. مفاهیم اصلی داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 6. مقایسه پردازش دسته‌ای (Batch) و جریانی (Streaming)
  • 7. چالش‌ها و مزایای معماری‌های داده جریانی
  • 8. الگوهای رایج معماری داده جریانی
  • 9. مفاهیم Real-time و Near Real-time در پردازش داده
  • 10. مقدمه‌ای بر Apache Kafka: یک پلتفرم جریان رویداد
  • 11. تاریخچه و فلسفه توسعه Apache Kafka
  • 12. معماری کلی Kafka: Brokers, Producers, Consumers
  • 13. مفهوم Zookeeper و نقش آن در Kafka
  • 14. مفاهیم Topic و Partition در Kafka
  • 15. درک Replication Factor و In-Sync Replicas (ISR)
  • 16. مدیریت Topics با Command Line Interface (CLI)
  • 17. نصب و راه‌اندازی Kafka به صورت تک نود
  • 18. نصب و راه‌اندازی یک کلاستر Kafka
  • 19. Kafka Producer API: ارسال پیام‌ها
  • 20. تنظیمات مهم Producer: Acks, Batching, Linger Ms
  • 21. Idempotent Producers و تضمین Exactly-Once Semantics (Producer Side)
  • 22. Kafka Consumer API: دریافت پیام‌ها
  • 23. مفهوم Consumer Groups و Load Balancing
  • 24. مدیریت Offsetها: Commit استراتژی‌ها
  • 25. Rebalancing Consumer Group و تاثیر آن
  • 26. طراحی و انتخاب استراتژی Partitioning
  • 27. امنیت در Kafka: Authentication با SASL
  • 28. امنیت در Kafka: Authorization با ACLs
  • 29. رمزگذاری ارتباطات با SSL/TLS در Kafka
  • 30. مانیتورینگ Kafka با JMX و ابزارهای خارجی (Prometheus)
  • 31. بهینه‌سازی عملکرد Kafka Broker
  • 32. بهترین روش‌ها برای استفاده از Kafka در معماری‌های بزرگ
  • 33. مقدمه‌ای بر Kafka Connect
  • 34. انواع Connectors: Source و Sink
  • 35. پیکربندی و استقرار Kafka Connectors
  • 36. توسعه یک Custom Source Connector
  • 37. توسعه یک Custom Sink Connector
  • 38. مقدمه‌ای بر Kafka Streams: پردازش جریان داده
  • 39. مفاهیم KStream و KTable
  • 40. پردازش حالت‌مند (Stateful Processing) در Kafka Streams
  • 41. عملیات Windowing: Tumbling, Hopping, Session Windows
  • 42. Join کردن Streamها در Kafka Streams
  • 43. مدیریت خطا و Fault Tolerance در Kafka Streams
  • 44. مقدمه‌ای بر Kafka Schema Registry
  • 45. استفاده از Avro و Protobuf با Kafka
  • 46. اعتبار سنجی و تکامل Schema
  • 47. مقدمه‌ای بر Apache Spark: یک موتور تحلیل داده توزیع شده
  • 48. معماری Spark: Driver, Executor, Cluster Manager
  • 49. مفاهیم RDD: Resilient Distributed Datasets
  • 50. عملیات Transformation و Action در RDD
  • 51. مفهوم Lazy Evaluation در Spark
  • 52. Caching و Persistence RDD در حافظه و دیسک
  • 53. Spark Core API برای پردازش داده
  • 54. مقدمه‌ای بر Spark SQL: پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 55. مفاهیم DataFrame و Dataset
  • 56. Catalyst Optimizer و Tungsten Engine
  • 57. عملیات SQL بر روی DataFrameها
  • 58. Spark Session و تنظیمات آن
  • 59. مقدمه‌ای بر Spark Streaming (DStreams)
  • 60. معماری DStreams و پردازش Micro-batch
  • 61. انواع Source و Sink در Spark Streaming (DStreams)
  • 62. عملیات Windowing و Stateful در DStreams
  • 63. مدیریت خطا و Recovery در Spark Streaming (DStreams)
  • 64. محدودیت‌ها و چالش‌های Spark Streaming (DStreams)
  • 65. مقدمه‌ای بر Spark Structured Streaming
  • 66. مدل برنامه‌نویسی "Unbounded Table" در Structured Streaming
  • 67. Sources و Sinks در Structured Streaming
  • 68. عملیات Transformation و Aggregation در Structured Streaming
  • 69. Watermarking و مدیریت داده‌های دیرهنگام (Late Data)
  • 70. Stateful Processing در Structured Streaming
  • 71. Join کردن Streamها با Stream یا Batch در Structured Streaming
  • 72. Triggerها و Output Mode در Structured Streaming
  • 73. مانیتورینگ Jobهای Structured Streaming
  • 74. مقدمه‌ای بر Spark MLlib: یادگیری ماشین با Spark
  • 75. استقرار Spark در Standalone Mode
  • 76. استقرار Spark در YARN
  • 77. استقرار Spark در Kubernetes
  • 78. بهینه‌سازی عملکرد Spark: Tuning Configuration
  • 79. استفاده از Spark UI برای پایش و اشکال‌زدایی
  • 80. بهترین روش‌ها برای طراحی برنامه‌های Spark
  • 81. الگوهای ادغام Kafka و Spark در معماری‌های داده جریانی
  • 82. استفاده از Spark Structured Streaming به عنوان Consumer از Kafka
  • 83. پیکربندی Kafka Source در Structured Streaming
  • 84. پردازش Real-time داده‌های Kafka با Structured Streaming
  • 85. نوشتن نتایج پردازش Spark به Kafka (Kafka Sink)
  • 86. معماری End-to-End یک Pipeline داده جریانی
  • 87. مثال عملی: پیاده‌سازی Real-time Analytics Dashboard
  • 88. استفاده از Schema Registry با Spark Structured Streaming
  • 89. مانیتورینگ و پایش کامل Pipeline داده جریانی
  • 90. مدیریت خطا و Fault Tolerance در سراسر معماری
  • 91. استراتژی‌های Scalability برای Kafka و Spark
  • 92. امنیت End-to-End در Pipelineهای داده جریانی
  • 93. استقرار Kafka و Spark در پلتفرم Kubernetes
  • 94. ابزارهای CI/CD برای استقرار و مدیریت Pipelineهای جریانی
  • 95. معماری Lambda برای سیستم‌های داده بزرگ
  • 96. معماری Kappa به عنوان جایگزین Lambda
  • 97. مقایسه و انتخاب بین معماری Lambda و Kappa
  • 98. چالش‌های طراحی معماری Large-scale Streaming
  • 99. مدیریت Backpressure در سیستم‌های جریانی
  • 100. انتخاب بین Kafka Streams و Spark Structured Streaming

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب معماری نرم‌افزار: Data Streaming with Kafka and Spark”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا