اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای افزایش کارایی در پردازش داده‌های حجیم با استفاده از موتور Gluten و Apache Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای افزایش کارایی در پردازش داده‌های حجیم با استفاده از موتور Gluten و Apache Spark

موضوع کلی: مهندسی داده و کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: بهینه‌سازی پردازش‌های توزیع‌شده با Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری پردازش توزیع‌شده داده‌های حجیم
• 2. معرفی اکوسیستم آپاچی اسپارک و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 3. بررسی گلوگاه‌های عملکردی در موتور اجرای اسپارک
• 4. مفهوم و ضرورت استفاده از لایه شتاب‌دهنده Gluten
• 5. معماری موتور محاسباتی Velox و نقش آن در بهبود کارایی
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با اسپارک و گلوتن
• 7. ساختار حافظه در اسپارک و مدیریت حافظه خارج از پشته
• 8. بهینه‌سازی عملیات Shuffle در پردازش‌های توزیع‌شده
• 9. بررسی نقش ستون‌بندی داده‌ها در افزایش سرعت پرس‌وجوها
• 10. مدیریت حافظه در موتور Velox و کاهش سربار جمع‌آوری زباله
• 11. تکنیک‌های Vectorized Execution برای پردازش داده‌های حجیم
• 12. بهینه‌سازی طرح‌های اجرایی در Catalyst Optimizer
• 13. یکپارچه‌سازی گلوتن با کاتالوگ داده‌ها و فرمت‌های ذخیره‌سازی
• 14. تحلیل عملکرد موتور اجرای Spark SQL در مقایسه با Gluten
• 15. مدیریت منابع در کلاسترها و تنظیمات بهینه برای Spark
• 16. بررسی تأثیر فرمت‌های فایل مانند Parquet و ORC بر کارایی
• 17. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها و تأثیر آن بر پهنای باند شبکه
• 18. راهکارهای کاهش تأخیر در پردازش‌های Batch
• 19. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده با استفاده از Join‌های بهینه
• 20. استفاده از حافظه کش برای کاهش دفعات خواندن از دیسک
• 21. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در پردازش‌های توزیع‌شده
• 22. شناسایی و رفع خطاهای رایج در محیط‌های توزیع‌شده
• 23. تکنیک‌های عیب‌یابی (Debugging) در محیط Spark و Gluten
• 24. بهینه‌سازی توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF) در محیط گلوتن
• 25. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها برای جلوگیری از Skewness
• 26. بررسی مقیاس‌پذیری افقی در کلاسترهای بزرگ داده
• 27. مدیریت توزیع بار در پردازش‌های توزیع‌شده
• 28. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی خطا (Fault Tolerance)
• 29. بهینه‌سازی تبادل داده در شبکه بین نودهای کلاستر
• 30. تنظیمات پیشرفته Spark Config برای محیط‌های عملیاتی
• 31. تست عملکرد و ارزیابی معیارهای کارایی (Benchmarking)
• 32. استفاده از ابزارهای Profiling برای تحلیل گلوگاه‌های CPU
• 33. روش‌های افزایش نرخ انتقال داده در لایه‌های ذخیره‌سازی
• 34. بهینه‌سازی عملیات خواندن و نوشتن در سیستم‌های فایل توزیع‌شده
• 35. تحلیل موردی (Case Study) بهینه‌سازی پرس‌وجوهای بزرگ
• 36. راهکارهای ارتقای پایداری سیستم در پردازش‌های طولانی‌مدت
• 37. امنیت در پردازش داده‌ها مطابق با استانداردهای زیرساختی
• 38. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های داده بهینه و مقیاس‌پذیر
• 39. خلاصه و جمع‌بندی راهکارهای نوین در مهندسی داده با گلوتن