فلش‌کارت‌های آموزشی معماری و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیل داده‌های لحظه‌ای با Apache Flink

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیل داده‌های لحظه‌ای با Apache Flink

موضوع کلی: مهندسی داده و سامانه‌های پردازش توزیع‌شده

موضوع میانی: پردازش جریان داده‌های کلان (Real-time Data Streaming)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش جریان داده و مفاهیم کلان‌داده
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های پردازش دسته و جریان
• 3. معرفی پلتفرم Apache Flink و اکوسیستم آن
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Flink
• 5. ساختار برنامه نویسی در Flink DataStream API
• 6. مدیریت محیط اجرا و تنظیمات کلاستر در Flink
• 7. درک مفهوم جریان‌های داده و رویدادها در زمان واقعی
• 8. مدیریت زمان در پردازش جریان و مفهوم Event Time
• 9. کار با پنجره‌های زمانی در جریان‌های داده
• 10. پیاده‌سازی مکانیزم‌های Watermark برای مدیریت تأخیر
• 11. اتصال به منابع داده خارجی با استفاده از Connectors
• 12. خواندن داده‌ها از Apache Kafka در Flink
• 13. پردازش و تبدیل داده‌ها با استفاده از توابع Map و FlatMap
• 14. فیلتر کردن و جداسازی جریان‌های داده
• 15. عملیات تجمیع و کاهش داده در جریان‌های لحظه‌ای
• 16. مدیریت وضعیت برنامه در Flink با استفاده از State Backend
• 17. مفهوم Keyed State و نحوه استفاده از آن
• 18. استفاده از Operator State در پردازش‌های توزیع‌شده
• 19. پیاده‌سازی مکانیزم Checkpointing برای تضمین پایداری
• 20. مدیریت خطاهای سیستم و بازیابی پس از خرابی
• 21. کار با DataStream API در محیط‌های توزیع‌شده
• 22. پیاده‌سازی الگوهای Join در جریان‌های داده
• 23. استفاده از Broadcast State برای مدیریت الگوهای مرجع
• 24. کار با پردازش‌های زمان‌بندی شده با استفاده از ProcessFunction
• 25. پیاده‌سازی پنجره‌های سفارشی با استفاده از WindowFunction
• 26. مدیریت داده‌های دیررس و سیاست‌های حذف آن‌ها
• 27. آشنایی با کتابخانه Flink SQL برای تحلیل داده
• 28. اجرای کوئری‌های SQL بر روی جریان‌های لحظه‌ای
• 29. ادغام Flink SQL با کاتالوگ‌های داده
• 30. بهینه‌سازی کارایی برنامه در مقیاس‌های بزرگ
• 31. تنظیمات حافظه و مدیریت منابع در کلاستر Flink
• 32. مانیتورینگ و مشاهده وضعیت اجرای برنامه با Flink Dashboard
• 33. استفاده از کتابخانه Flink CEP برای تشخیص الگوهای پیچیده
• 34. طراحی معماری سیستم‌های داده‌محور با رویکرد Lambda و Kappa
• 35. امنیت در سامانه‌های پردازش داده توزیع‌شده
• 36. پیاده‌سازی لایه‌های احراز هویت در ارتباطات کلاستر
• 37. تست و اشکال‌زدایی برنامه‌های پردازش جریان
• 38. استقرار پروژه نهایی در محیط‌های عملیاتی
• 39. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری افقی
• 40. ارسال خروجی‌های پردازش شده به سیستم‌های ذخیره‌سازی مقصد
• 41. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین
• 42. مدیریت نسخه‌بندی و ارتقای کدهای پردازش جریان
• 43. ارائه گزارش‌های تحلیل داده در لحظه
• 44. اصول نگهداری و پشتیبانی از سامانه‌های توزیع‌شده