سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی عملکرد Apache Spark با استفاده از موتورهای نیتیو

کتاب بهینه‌سازی عملکرد Apache Spark با استفاده از موتورهای نیتیو

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 Apache Spark با استفاده از موتورهای نیتیو

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش داده‌های حجیم و کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های حجیم
  • 2. آشنایی با Apache Spark
  • 3. معماری Spark: RDD، DataFrame، و Dataset
  • 4. انتقال داده‌ها در Spark: RDDها
  • 5. عملیات تبدیل و کنش در RDDها
  • 6. حافظه نهان و بهینه‌سازی RDDها
  • 7. معرفی DataFrameها و مزایای آن‌ها
  • 8. عملیات بر روی DataFrameها
  • 9. توابع پنجره‌ای در DataFrameها
  • 10. بهینه‌سازی DataFrameها: Predicate Pushdown
  • 11. بهینه‌سازی DataFrameها: Column Pruning
  • 12. مفهوم Datasetها و تفاوت با DataFrame
  • 13. کار با ساختارهای داده پیچیده در Datasetها
  • 14. هماهنگ‌سازی Spark با داده‌های خارجی
  • 15. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده: Parquet و ORC
  • 16. پردازش داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 17. معرفی موتورهای پردازش نیتیو
  • 18. مفهوم Native Engines در Spark
  • 19. مزایای استفاده از موتورهای نیتیو
  • 20. معرفی Apache Gluten
  • 21. میکرو بنچمارک‌های Gluten
  • 22. مقایسه عملکرد Spark با Gluten
  • 23. معماری داخلی Gluten
  • 24. نحوه ادغام Gluten با Spark
  • 25. تکنیک‌های کامپایل JIT در Gluten
  • 26. بهینه‌سازی‌های سطح پایین در Gluten
  • 27. مدیریت حافظه در Gluten
  • 28. پردازش موازی در Gluten
  • 29. هماهنگ‌سازی Gluten با سخت‌افزار
  • 30. تکنیک‌های Vectorized Processing
  • 31. عملیات جمع‌آوری (Aggregation) در Gluten
  • 32. عملیات مرتب‌سازی (Sort) در Gluten
  • 33. عملیات ادغام (Join) در Gluten
  • 34. بهینه‌سازی عملیات ادغام
  • 35. پردازش جریان داده (Streaming) با Gluten
  • 36. کاربرد Gluten در پردازش داده‌های زمان واقعی
  • 37. معرفی Project Tungsten
  • 38. تکنیک‌های Codegen در Spark
  • 39. بهینه‌سازی‌های Codegen در Gluten
  • 40. مدیریت حافظه در Tungsten
  • 41. مفهوم Off-Heap Memory Management
  • 42. استفاده از Cache در Gluten
  • 43. بهینه‌سازی‌های I/O با Gluten
  • 44. فشرده‌سازی داده‌ها با Gluten
  • 45. مدیریت Partitionها در Spark و Gluten
  • 46. تکنیک‌های Re-partitioning
  • 47. برنامه‌ریزی اجرای کوئری در Spark
  • 48. مراحل بهینه‌سازی کوئری
  • 49. نقش Catalyst Optimizer
  • 50. تکنیک‌های Predicate Pushdown در Catalyst
  • 51. تکنیک‌های Column Pruning در Catalyst
  • 52. مفهوم Exchange Operator
  • 53. بهینه‌سازی Exchange Operator
  • 54. پردازش داده‌های مکانی با Spark
  • 55. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های جغرافیایی
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Spark
  • 57. کتابخانه MLlib در Spark
  • 58. پردازش داده‌های متنی با Spark
  • 59. تکنیک‌های NLP با Spark
  • 60. کاربرد Spark در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 61. بهینه‌سازی اجرای پردازش‌های پیچیده
  • 62. مدیریت منابع در Spark
  • 63. تنظیم پارامترهای Spark برای عملکرد بهتر
  • 64. مانیتورینگ و پروفایلینگ اجرای Spark
  • 65. استفاده از Spark UI برای عیب‌یابی
  • 66. بررسی لاگ‌های Spark
  • 67. تکنیک‌های Debugging در Spark
  • 68. مقیاس‌پذیری برنامه‌های Spark
  • 69. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
  • 70. چالش‌های پردازش داده‌های بسیار حجیم
  • 71. راهکارهای مدیریت داده‌های حجیم
  • 72. امنیت داده‌ها در اکوسیستم Spark
  • 73. ملاحظات قانونی و اخلاقی در پردازش داده
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. استفاده از داده‌ها در چارچوب مقررات
  • 76. اهمیت پردازش داده‌های پاک و معتبر
  • 77. تکنیک‌های پاکسازی داده‌ها
  • 78. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 79. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 80. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن
  • 81. نقش Spark در معماری‌های داده
  • 82. کاربرد Spark در Data Lakes و Data Warehouses
  • 83. پردازش داده‌های Real-time با Kafka و Spark
  • 84. یکپارچه‌سازی Spark با سیستم‌های ذخیره‌سازی NoSQL
  • 85. ملاحظات عملیاتی در استقرار Spark
  • 86. بهینه‌سازی زیرساخت برای Spark
  • 87. مدیریت کلاستر Spark
  • 88. آینده پردازش داده‌های حجیم
  • 89. روندهای نوظهور در حوزه Big Data
  • 90. نقش موتورهای نیتیو در آینده Spark
  • 91. توسعه پایدار در پردازش داده‌ها
  • 92. بررسی موردی: بهینه‌سازی یک برنامه Spark
  • 93. پیاده‌سازی تکنیک‌های Gluten
  • 94. ارزیابی نتایج بهبود عملکرد
  • 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 96. نکات پایانی برای توسعه‌دهندگان Spark

📚 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.