سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی عملکرد و توان عملیاتی در پردازش داده‌های کلان با Spark

کتاب بهینه‌سازی عملکرد و توان عملیاتی در پردازش داده‌های کلان با Spark

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد و توان عملیاتی در پردازش داده‌های کلان با Spark

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش کلان داده و Spark
  • 2. آشنایی با معماری Spark Core
  • 3. اجزای اصلی Spark: Driver, Executor, Cluster Manager
  • 4. مفهوم Resilient Distributed Datasets (RDD)
  • 5. عملیات پایه RDD: Transformations و Actions
  • 6. بهینه‌سازی RDD Transformations
  • 7. استفاده مؤثر از Shuffling در RDD
  • 8. حافظه کش در RDD و مدیریت آن
  • 9. معرفی Spark SQL و DataFrame
  • 10. تفاوت RDD و DataFrame
  • 11. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark SQL
  • 12. کاتالیست بهینه‌ساز در Spark SQL
  • 13. قوانین بهینه‌سازی در Spark SQL
  • 14. استفاده از Tungsten Execution Engine
  • 15. بهینه‌سازی مدیریت حافظه در Spark SQL
  • 16. معرفی Spark Streaming
  • 17. پردازش داده‌های جریانی زنده
  • 18. مدیریت حالت در Spark Streaming
  • 19. بهینه‌سازی پردازش جریانی
  • 20. معماری Spark Structured Streaming
  • 21. پردازش داده‌های جریانی با Structured Streaming
  • 22. مدیریت منابع در Spark Streaming
  • 23. بهینه‌سازی توان عملیاتی در Spark Streaming
  • 24. معرفی Spark MLlib
  • 25. یادگیری ماشین توزیع‌شده با Spark
  • 26. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MLlib
  • 27. آموزش مدل با داده‌های کلان
  • 28. ارزیابی مدل‌های MLlib
  • 29. کاربرد MLlib در مسائل عملی
  • 30. معرفی Spark GraphX
  • 31. پردازش گراف توزیع‌شده
  • 32. الگوریتم‌های گراف در GraphX
  • 33. بهینه‌سازی عملیات گراف
  • 34. ساخت گراف و تحلیل آن
  • 35. کاربرد GraphX در شبکه‌های اجتماعی
  • 36. مفاهیم پیشرفته Spark
  • 37. تنظیمات پیشرفته Spark
  • 38. پایش و عیب‌یابی Spark
  • 39. مدیریت کلاستر Spark
  • 40. بهینه‌سازی زمان اجرا
  • 41. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 42. انتخاب مناسب Cluster Manager
  • 43. مقایسه YARN, Mesos, Kubernetes
  • 44. بهینه‌سازی پارتیشن‌بندی داده‌ها
  • 45. استراتژی‌های Partitioning
  • 46. تأثیر Partitioning بر عملکرد
  • 47. مدیریت داده‌های بزرگ
  • 48. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده
  • 49. Parquet و ORC برای Spark
  • 50. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن داده
  • 51. استفاده از Caching مؤثر
  • 52. مدیریت حافظه در Executor ها
  • 53. تنظیمات Garbage Collection
  • 54. تأثیر Garbage Collection بر عملکرد
  • 55. بهینه‌سازی Serialisation
  • 56. Java Serialization در مقابل Kryo
  • 57. انتخاب Kryo برای عملکرد بهتر
  • 58. بهینه‌سازی شبکه
  • 59. کاهش ترافیک شبکه
  • 60. استفاده از Broadcast Variables
  • 61. استفاده از Accumulators
  • 62. مدیریت کوئری‌های پیچیده
  • 63. شکستن کوئری‌های بزرگ
  • 64. استفاده از Common Table Expressions (CTE)
  • 65. بهینه‌سازی UDF ها (User Defined Functions)
  • 66. نوشتن UDF های کارآمد
  • 67. Spark Native Functions در مقابل UDF
  • 68. بهینه‌سازی Spark Streaming Jobs
  • 69. تنظیمات Window Operations
  • 70. مدیریت Checkpointing در Streaming
  • 71. بهینه‌سازی Spark MLlib Jobs
  • 72. انتخاب پارامترهای مناسب مدل
  • 73. تکنیک‌های Regularization
  • 74. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 75. بهینه‌سازی Spark GraphX Jobs
  • 76. انتخاب الگوریتم مناسب گراف
  • 77. بهینه‌سازی Pregel operations
  • 78. مدیریت حافظه در GraphX
  • 79. بهینه‌سازی برای سناریوهای خاص
  • 80. پردازش داده‌های مکانی
  • 81. پردازش داده‌های زمانی
  • 82. پردازش داده‌های متنی
  • 83. تحلیل داده‌های Real-time
  • 84. بهینه‌سازی برای Big Data Architectures
  • 85. ملاحظات امنیتی در Spark
  • 86. اصول امنیتی در پردازش داده
  • 87. مدیریت دسترسی در Spark
  • 88. پایش و ثبت وقایع امنیتی
  • 89. روش‌های پیشگیری از حملات سایبری
  • 90. استانداردهای حاکمیت داده
  • 91. مدیریت کیفیت داده
  • 92. اصول مدیریت داده در سازمان
  • 93. پیکربندی خودکار Spark
  • 94. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
  • 95. ابزارهای گزارش‌دهی عملکرد
  • 96. بهینه‌سازی مداوم سیستم
  • 97. چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 98. راهکارهای مقیاس‌پذیری افقی
  • 99. راهکارهای مقیاس‌پذیری عمودی
  • 100. ملاحظات هزینه‌ای در پردازش کلان داده

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.