دوره “The Ultimate Hands-On Hadoop” به‌صورت کاملاً عملی طراحی شده تا شما را از مبتدی تا سطح حرفه‌ای در کار با پلتفرم متن‌باز هدوپ (Hadoop) پیش ببرد. در این دوره با مفاهیم پایه‌ی کلان‌داده، معماری هدوپ و اجزای اصلی آن آشنا می‌شوید و مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های واقعی را کسب خواهید کرد.

مزیت اصلی این دوره، تمرکز بر پروژه‌های عملی است؛ به‌طوری که پس از هر فصل، با استفاده از بستر آزمایشی (Sandbox) و خوشه‌ی لوکال، بدون نیاز به منابع گران‌قیمت ابری، مفاهیم را پیاده‌سازی می‌کنید.

• کار با HDFS برای ذخیره‌سازی توزیع‌شده و مقاوم در برابر خطا
• نوشتن و بهینه‌سازی برنامه‌های MapReduce به زبان جاوا و پایتون
• مدیریت منابع و زمان‌بندی وظایف با YARN
• تحلیل داده‌ها با Apache Hive و Pig
• پیاده‌سازی بانک‌اطلاعات کلید-مقدار با HBase
• انتقال داده‌ها با Sqoop و Flume
• معماری جریان داده‌ای بلادرنگ با Apache Kafka
• یکپارچه‌سازی Spark برای پردازش سریع در حافظه
• امنیت، مجوزدهی و تنظیم عملکرد خوشه

در پایان هر مبحث، با مثال‌های واقعی از تحلیل لاگ سرور، پایش شبکه‌های اجتماعی و پردازش تراکنش‌های بانکی آشنا می‌شوید.

• افزایش مهارت‌های فنی و دسترسی به پروژه‌های عملی
• آماده‌سازی برای آزمون‌های Cloudera و Hortonworks
• گرفتن گواهی‌نامه معتبر پس از ارزیابی نهایی
• افزایش شانس استخدام در حوزه Big Data Engineer و Data Analyst
• تمرین با مثال‌های واقعی از صنایع مختلف (مالی، مخابرات، سلامت)

• آشنایی با سیستم‌عامل لینوکس و دستورات خط فرمان
• مبانی زبان‌های جاوا یا پایتون
• درک اصول پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای و SQL
• آشنایی مقدماتی با مفاهیم معماری توزیع‌شده
• کامپیوتر با حداقل 8 گیگابایت رم برای اجرای محیط آزمایشی

• بخش 1: معرفی کلان‌داده و معماری هدوپ
  • تفاوت داده‌های ساختاریافته و ناصـاخت‌یافته
  • نحوه‌ی نصب و راه‌اندازی Hadoop Sandbox
• بخش 2: HDFS و عملیات فایل سیستمی
  • دستورات HDFS Shell
  • Replication و استراتژی‌های حفاظتی
• بخش 3: برنامه‌نویسی MapReduce
  • الگوی Mapper/Reducer
  • تست و دیباگ در محیط لوکال
• بخش 4: مدیریت YARN و Schedulerها
• بخش 5: Apache Hive و زبان HQL
• بخش 6: داده‌های ستون‌گرا با HBase
• بخش 7: انتقال داده با Sqoop و Flume
• بخش 8: معماری پیام‌رسان Kafka
• بخش 9: پردازش سریع با Apache Spark
• بخش 10: امنیت و تنظیمات پیشرفته خوشه
• بخش 11: پروژه نهایی – تحلیل حجم عظیم لاگ‌های وب

یکی از تمرین‌های جذاب این دوره، تحلیل لاگ‌های سرور وب در خوشه‌ی Hadoop است. شما ابتدا داده‌ها را با Flume جمع‌آوری می‌کنید، سپس در HDFS ذخیره می‌نمایید و با MapReduce تعداد بازدید صفحات و الگوی ترافیک را استخراج می‌کنید.

در مثال دیگر، پایگاه داده HBase برای نگهداری اطلاعات کاربرانی که به‌صورت روزانه ثبت‌نام می‌کنند استفاده شده تا بتوان با Query بلادرنگ تعداد کاربران جدید هر ساعت را نمایش داد.

• راه‌اندازی Multi-Node Cluster به شما تجربه عملی مدیریت سرورهای جداگانه را می‌دهد.
• بهینه‌سازی MapReduce با Combiner و Partitioner عملکرد را تا دو برابر افزایش می‌دهد.
• استفاده از مکانیسم ACL در HDFS امنیت اشتراک‌گذاری فایل‌ها را تضمین می‌کند.
• یکپارچه‌سازی YARN و Spark باعث کاهش زمان تأخیر در پردازش‌های بلادرنگ می‌شود.

با گذراندن این دوره، شما به یک مهندس Big Data تمام‌عیار تبدیل می‌شوید که توانایی طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی خوشه‌های Hadoop را داراست.

همین امروز دانلود دوره عملی نهایی هدوپ را آغاز کنید و کنترل کلان‌داده‌های خود را در دست بگیرید!