توضیحات
آموزش معماری و بهینه سازی بیگدیتا (کلان داده) با Apache Spark 4.0
نام دوره : Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 4
پیشنیازها
آشنایی پایه با زبان برنامهنویسی پایتون: درک متغیرها، توابع، ساختارهای داده پایه و اصول ابتدایی برنامهنویسی.
دانش مقدماتی در پایگاه داده و SQL: آشنایی با دستورات اولیه نظیر فیلتر، گروهبندی، اتصال جدولها (Joins) و کوئرینویسی.
بدون نیاز به تجربه قبلی در آپاچی اسپارک: مفاهیم پردازش موازی و ابزارهای اسپارک از صفر مطلق آموزش داده میشوند.
تجهیزات نرمافزاری: دسترسی به یک سیستم کامپیوتری با قابلیت اجرای محیطهای پایتونی و ژوپیتر نوتبوک.
توضیحات:
به کاملترین بوتکمپ کاربردی Apache Spark 4.0 خوش آمدید؛ دورهای تخصصی و بهروز که برای تبدیل شما به یک توسعهدهنده و مهندس ارشد اسپارک طراحی شده است.
چه کاربری تازهکار در دنیای بیگدیتا باشید و چه متخصصی در حال ارتقای مهارتهای شغلی، این دوره با آموزشهای گامبهگام، تصویرسازیهای مفهومی دودل (Doodle Visuals) و آزمایشهای عملی متعدد، مفاهیم را به سادهترین شکل ممکن منتقل میکند.
برخلاف دورههای متداول که صرفاً به معرفی توابع میپردازند، این بوتکمپ بر معماری پشتصحنه تمرکز دارد. شما درک میکنید که پردازش توزیعشده چگونه کار میکند، چرا خطاهای کمبود حافظه (OOM) رخ میدهند و چگونه میتوان از قابلیتهای نوین نسخه ۴.۰ اسپارک نظیر Spark Connect، بهینهساز Catalyst و Adaptive Query Execution (AQE) برای پردازش بهینه پتابایتها داده استفاده کرد.
سرفصلهای تخصصی و مهارتهای کسبشده
معماری داخلی و اجزای کلاستر اسپارک: تعامل Driver، Executors و Cluster Manager، درک گرافهای بدون دور مستقیم (DAG Execution)، ارزیابی تنبل (Lazy Evaluation)، وظایف (Tasks)، مراحل (Stages) و نظارت بر کلاستر با Spark UI.
دستکاری پیشرفته دیتافریمها با PySpark: فیلترینگ، گروهبندی، انواع Joinها، توابع پنجرهای (Window Functions)، باز کردن آرایهها (Explode)، مدیریت JSONهای تودرتو، پیوت جداول و تبدیلات پیچیده داده.
تحلیل داده با SparkSQL: اجرای مستقیم کوئریهای SQL بر روی فرمتهای مدرن مانند Parquet، Delta، CSV و JSON، کار با ویوهای موقت (Temp Views)، پارتیشنبندی، توابع تاریخ/زمان و تبدیل ثانیههای یونیکس.
مدیریت عمیق حافظه و Garbage Collection: بررسی استخر حافظه Executor، ریشهیابی خطاهای OOM، سطوح ذخیرهسازی در حافظه و دیسک (Memory/Disk Only)، استراتژیهای Caching و تنظیم فرآیندهای بازیافت حافظه.
تیونینگ و بهینهسازی عملکرد (Performance Tuning): تفاوت Repartition و Coalesce، بهینهسازی Broadcast Joins، تکنیکهای Bucketing، کاهش بار Shuffle و تکنیک Salting برای رفع عدم تعادل دادهها (Data Skew).
پردازش بلادرنگ جریانی (Structured Streaming): ساخت خطوط داده بلادرنگ با مکانیزم Watermarking، تضمین پایداری تحویل دقیقاً یکبار (Exactly-Once)، پنجرههای لغزان (Sliding/Tumbling) و عملیات ForEachBatch.
معماری نوین Spark Connect و حالتهای استقرار: سازوکار ارتباط کلاینت-سرور در نسخههای جدید، بررسی حالتهای استقرار Local، Client و Cluster و انتخاب معماری مناسب در پروژههای سازمانی.
پردازش مقیاسپذیر با Pandas API on Spark: ترکیب سینتکس محبوب کتابخانه پانداس با قدرت توزیعشده اسپارک و بهرهگیری از توابع برداری پایتون (Vectorized UDFs).
چرا باید در دوره آموزش معماری و بهینه سازی بیگدیتا (کلان داده) با Apache Spark 4.0 شرکت کنید؟
آموزش نسخه جدید و استانداردهای نوین (Spark 4.0): همگامی با تازهترین تغییرات و قابلیتهای مدرن پردازش توزیعشده داده.
آموزش با تصاویر و تمثیلهای ملموس دودل: رهایی از تئوریهای خشک و یادگیری شفاف پیچیدهترین مفاهیم معماری کلاستر.
تمرکز شدید بر آزمایشگاههای عملی و Hands-on: حل دهها سناریوی واقعی برای کسب تسلط اجرایی بدون اتکای کورکورانه به کدهای آماده.
دوره آموزش معماری و بهینه سازی بیگدیتا (کلان داده) با Apache Spark 4.0 برای چه کسانی مناسب است؟
علاقهمندان به تبدیل شدن به Spark Developer: افرادی که میخواهند از پایه وارد دنیای پردازش موازی و بیگدیتا شوند.
مهندسان و تحلیلگران داده: متخصصانی که با ابزارهای سنتی نظیر پانداس به محدودیتهای مقیاسپذیری و حافظه برخوردهاند و نیازمند سرعت اسپارک هستند.
برنامهنویسان پایتون و توسعهدهندگان بکاند: مهندسانی که قصد دارند پایپلاینهای مقیاسپذیر پردازش داده برای محصولات نرمافزاری بسازند.
متخصصان هوش مصنوعی و کلانداده: افرادی که برای پیشپردازش مجموعهدادههای عظیم و ساخت خطوط داده یادگیری ماشین به اسپارک نیازمندند.
یودمی ایران –
دوره درخواستی خود را از راه های ارتباطی درخواست کنید