کتاب جامع عملکرد بالا در Apache Spark: اصول حرفه‌ای برای مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی
, ,

کتاب جامع عملکرد بالا در Apache Spark: اصول حرفه‌ای برای مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000020177 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 جامع عملکرد بالا در Apache Spark: اصول حرفه‌ای برای مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل کلان داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری Apache Spark

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و تحلیل کلان داده
  • 2. آشنایی با Apache Spark و اکوسیستم آن
  • 3. مروری بر معماری Spark: Driver, Executors, Cluster Manager
  • 4. نصب و راه‌اندازی Spark: Local, Standalone, YARN, Mesos
  • 5. آشنایی با Spark Shell و استفاده از آن
  • 6. SparkContext و SparkSession: نقطه ورود به Spark
  • 7. RDD: معرفی، ایجاد و عملیات پایه
  • 8. DataFrames و Datasets: ساختاردهی به داده‌ها در Spark
  • 9. تبدیلات (Transformations) و اعمال (Actions) در Spark
  • 10. توابع محاسباتی (Functions) و UDF ها در Spark
  • 11. کار با انواع داده‌ها و Schema در Spark
  • 12. خواندن و نوشتن داده‌ها: CSV, JSON, Parquet, ORC
  • 13. مدیریت منابع: تنظیمات حافظه و CPU در Spark
  • 14. پارامترهای پیکربندی Spark: SparkConf و SparkSession
  • 15. مدیریت ذخیره‌سازی: Memory و Disk در Spark
  • 16. پارتیشن‌بندی داده‌ها: کنترل موازی‌سازی
  • 17. بهینه‌سازی پارتیشن‌بندی: استراتژی‌ها و تکنیک‌ها
  • 18. Broadcasting و Accumulators: اشتراک‌گذاری داده‌ها
  • 19. آشنایی با Spark UI و مانیتورینگ عملکرد
  • 20. شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکرد Spark
  • 21. بهینه‌سازی I/O: خواندن و نوشتن داده‌ها
  • 22. بهینه‌سازی serialization: Kryo و Java serialization
  • 23. کار با داده‌های متنی: Text Processing در Spark
  • 24. آشنایی با Spark SQL: Querying داده‌های ساختاریافته
  • 25. SQL Context و DataFrame API در Spark SQL
  • 26. بهینه‌سازی Query Plan در Spark SQL
  • 27. کار با توابع داخلی SQL و UDF ها در Spark SQL
  • 28. استفاده از Spark SQL برای تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • 29. آشنایی با Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
  • 30. اجزای Spark Streaming: DStream, Receiver, Transformations
  • 31. پنجره‌بندی (Windowing) در Spark Streaming
  • 32. ادغام Spark Streaming با Kafka و دیگر منابع داده
  • 33. پیاده‌سازی برنامه‌های Spark Streaming
  • 34. آشنایی با Spark MLlib: یادگیری ماشین در Spark
  • 35. مفاهیم پایه یادگیری ماشین: آموزش و ارزیابی
  • 36. کار با انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین در MLlib
  • 37. پیاده‌سازی رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی در MLlib
  • 38. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در Spark
  • 39. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: متریک‌ها و روش‌ها
  • 40. Pipeline API در MLlib: ساخت جریان‌های یادگیری
  • 41. کار با داده‌های گراف: GraphFrames و GraphX
  • 42. آشنایی با GraphFrames: ساخت و تحلیل گراف‌ها
  • 43. الگوریتم‌های گراف در GraphFrames
  • 44. ادغام Spark با Hadoop: HDFS, YARN
  • 45. استفاده از Spark در محیط‌های Hadoop موجود
  • 46. بهینه‌سازی Spark در محیط‌های Hadoop
  • 47. دسترسی به منابع خارجی در Spark
  • 48. بهبود کارایی و عملکرد Spark
  • 49. بهینه‌سازی Joins در Spark
  • 50. بهینه‌سازی Aggregation در Spark
  • 51. استفاده از Cache و Persist در Spark
  • 52. بهینه‌سازی Data Locality در Spark
  • 53. انتخاب مناسب نوع داده و Schema
  • 54. بهینه‌سازی serialization و compression در Spark
  • 55. شناسایی مشکلات عملکرد با استفاده از Spark UI
  • 56. عیب‌یابی برنامه‌های Spark
  • 57. تنظیمات Garbage Collection در Spark
  • 58. مدیریت منابع و پیکربندی Spark در YARN
  • 59. مدیریت منابع و پیکربندی Spark در Mesos
  • 60. مدیریت و مانیتورینگ برنامه‌های Spark در Production
  • 61. استفاده از Spark در محیط‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 62. یکپارچه‌سازی Spark با ابزارهای مختلف (Zeppelin, Jupyter)
  • 63. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌ها در Spark
  • 64. بهره‌وری از Cache و Persist
  • 65. بهینه‌سازی عملیات shuffle
  • 66. شناخت و مقابله با داده‌های skew
  • 67. استفاده از تکنیک‌های Broadcast Join
  • 68. بهینه‌سازی تعداد پارتیشن‌ها
  • 69. بهبود عملکرد با استفاده از فایل‌های Parquet و ORC
  • 70. شناسایی و رفع bottlenecks در برنامه‌های Spark Streaming
  • 71. بهینه‌سازی برنامه‌های Spark Streaming برای throughput بالا
  • 72. مدیریت حالت (state) در Spark Streaming
  • 73. ایجاد custom receivers در Spark Streaming
  • 74. فراخوانی توابع بیرونی در Spark
  • 75. استفاده از کتابخانه‌های خارجی در Spark
  • 76. آزمایش (testing) برنامه‌های Spark
  • 77. مدیریت خطا و استثنائات در Spark
  • 78. امنیت در Spark: احراز هویت و مجوزها
  • 79. مبانی Spark Structured Streaming
  • 80. تبدیل از Spark Streaming به Structured Streaming
  • 81. کار با منابع داده و sink ها در Structured Streaming
  • 82. Windowing و Aggregation در Structured Streaming
  • 83. مدیریت حالت در Structured Streaming
  • 84. استفاده از توابع User-Defined در Structured Streaming
  • 85. ادغام Structured Streaming با Kafka و دیگر سیستم‌ها
  • 86. معرفی Spark Connect
  • 87. مفاهیم و معماری Spark Connect
  • 88. استفاده از Spark Connect برای تعامل با Spark
  • 89. مقایسه Spark Connect با Spark Core
  • 90. مزایا و معایب Spark Connect
  • 91. نظارت بر Spark Connect
  • 92. بهبود مقیاس‌پذیری Spark: Tuning Cluster
  • 93. بهبود مقیاس‌پذیری Spark: Parallelism
  • 94. بهبود مقیاس‌پذیری Spark: Caching و Persisting
  • 95. بهبود مقیاس‌پذیری Spark: I/O Optimization
  • 96. بهبود مقیاس‌پذیری Spark: Resource Management
  • 97. استفاده از Spark در محیط‌های بزرگ داده
  • 98. آینده Apache Spark
  • 99. بهترین شیوه‌ها و نکات کلیدی برای توسعه برنامه‌های Spark با عملکرد بالا

📚 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 جامع عملکرد بالا در Apache Spark: اصول حرفه‌ای برای مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا