, ,

کتاب تکنیک‌های عملی بهینه‌سازی در Apache Spark: شکل‌دهی پارتیشن و بهینه‌سازی وظایف

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 تکنیک‌های عملی بهینه‌سازی در Apache Spark: شکل‌دهی پارتیشن و بهینه‌سازی وظایف

موضوع کلی: پردازش کلان‌داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد در Apache Spark

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش کلان‌داده و Apache Spark
  • 2. معماری Apache Spark و اجزای کلیدی آن
  • 3. مفاهیم اساسی RDD (Resilient Distributed Datasets)
  • 4. عملیات تبدیل و اقدام در RDDها
  • 5. کار با داده‌های ساختاریافته در Spark SQL
  • 6. DataFrameها و Datasetها: نماهای سطح بالاتر
  • 7. کارایی در Spark: مفاهیم پایه
  • 8. انواع تبدیل‌ها: Narrow و Wide
  • 9. تأثیر پارتیشن‌بندی بر کارایی
  • 10. شکل‌دهی پارتیشن: مقدمه و اصول
  • 11. اندازه بهینه پارتیشن
  • 12. تکنیک‌های توزیع داده‌ها
  • 13. پارتیشن‌بندی سفارشی
  • 14. کاهش تعداد پارتیشن‌ها
  • 15. افزایش تعداد پارتیشن‌ها
  • 16. بررسی و تنظیم پارتیشن‌بندی در DataFrameها
  • 17. تکنیک‌های بهینه‌سازی وظایف (Jobs)
  • 18. مراحل اجرای وظایف در Spark
  • 19. مراحل اجرای مراحل (Stages)
  • 20. مراحل اجرای وظایف (Tasks)
  • 21. مدیریت حافظه در Spark
  • 22. ذخیره‌سازی و کش کردن داده‌ها
  • 23. Serialization و Deserialization
  • 24. اثرات Kryo و Java Serialization
  • 25. بهینه‌سازی Shuffle
  • 26. مکانیسم Shuffle در Spark
  • 27. تکنیک‌های کاهش Shuffle
  • 28. تنظیم پارامترهای Shuffle
  • 29. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن داده
  • 30. فرمت‌های فایل بهینه برای Spark
  • 31. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 32. کار با فایل‌های بزرگ
  • 33. بهینه‌سازی خواندن از پایگاه‌های داده
  • 34. بهینه‌سازی نوشتن در پایگاه‌های داده
  • 35. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 36. مدیریت حافظه در Worker Nodeها
  • 37. مدیریت CPU در Worker Nodeها
  • 38. تنظیمات Executorها
  • 39. تنظیمات Driver
  • 40. استفاده از پارامترهای پیکربندی Spark
  • 41. تنظیمات مربوط به حافظه
  • 42. تنظیمات مربوط به CPU
  • 43. تنظیمات مربوط به شبکه
  • 44. تنظیمات مربوط به Shuffle
  • 45. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark SQL
  • 46. فیلتر کردن و انتخاب ستون‌ها
  • 47. عملیات Join در Spark SQL
  • 48. بهینه‌سازی Aggregationها
  • 49. کار با UDFها (User-Defined Functions)
  • 50. بهینه‌سازی UDFهای پایتون
  • 51. بهینه‌سازی UDFهای اسکالا
  • 52. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی UDFها
  • 53. پایش و اشکال‌زدایی عملکرد Spark
  • 54. استفاده از Spark UI
  • 55. تحلیل لاگ‌های Spark
  • 56. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 57. تکنیک‌های اشکال‌زدایی وظایف
  • 58. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ خارجی
  • 59. بهینه‌سازی در سناریوهای خاص
  • 60. پردازش داده‌های جریانی (Streaming)
  • 61. بهینه‌سازی در Spark Structured Streaming
  • 62. کار با داده‌های گراف در GraphX
  • 63. بهینه‌سازی در GraphX
  • 64. کار با MLlib در Spark
  • 65. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 66. استفاده از Spark برای یادگیری عمیق
  • 67. ملاحظات امنیتی در Spark
  • 68. مدیریت دسترسی در Spark
  • 69. امنیت داده‌ها در Spark
  • 70. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
  • 71. چارچوب‌های قانونی پردازش داده
  • 72. ملاحظات شرعی در پردازش داده
  • 73. انطباق با قوانین بانک مرکزی در امور مالی
  • 74. اصول اخلاقی در کار با داده
  • 75. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 76. مدیریت کلان‌داده در سازمان‌های دولتی
  • 77. انطباق با قوانین سازمان فناوری اطلاعات
  • 78. بهینه‌سازی مصرف منابع در محیط‌های ابری
  • 79. استفاده از Kubernetes برای مدیریت Spark
  • 80. بهینه‌سازی پارتیشن‌بندی در داده‌های مکانی
  • 81. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های جغرافیایی
  • 82. بهینه‌سازی پردازش داده‌های متنی
  • 83. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی با Spark
  • 84. کاربرد Spark در هوش تجاری
  • 85. تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری سازمانی
  • 86. اهمیت کیفیت داده در پردازش کلان‌داده
  • 87. روش‌های اعتبارسنجی داده‌ها
  • 88. ابزارهای مدیریت کیفیت داده
  • 89. مراحل پیاده‌سازی سیستم‌های کلان‌داده
  • 90. انتخاب ابزار مناسب
  • 91. طراحی معماری سیستم
  • 92. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری
  • 93. ارزیابی و بهبود مستمر سیستم
  • 94. مقدمه‌ای بر معماری‌های نوین پردازش کلان‌داده
  • 95. Spark و اکوسیستم Hadoop
  • 96. Spark و سیستم‌های ذخیره‌سازی نوین
  • 97. Spark و پلتفرم‌های ابری
  • 98. آینده پردازش کلان‌داده با Spark
  • 99. جمع‌بندی مباحث و نمای کلی

📚 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 تکنیک‌های عملی بهینه‌سازی در Apache Spark: شکل‌دهی پارتیشن و بهینه‌سازی وظایف”

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

پیمایش به بالا