تسلط به Hive - از مبانی تا تحلیل پیشرفته کلان داده

آنچه یاد خواهید گرفت:

• آشنایی با Hive: درک اصول Hive و نقش آن در اکوسیستم هدوپ
• مدیریت پایگاه داده Hive: یاد بگیرید چگونه پایگاه داده‌ها و جداول Hive را ایجاد و مدیریت کنید.
• بارگذاری و دستکاری داده: تسلط به تکنیک‌های بارگذاری داده در Hive و انجام عملیات‌های دستکاری داده
• کوئری کردن پیشرفته: اجرای کوئری‌های پیچیده با HiveQL، شامل جوین‌ها، پارتیشن‌ها و bucketing
• توابع Hive: استفاده از توابع داخلی Hive برای پردازش و تحلیل داده
• توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF): ایجاد و پیاده‌سازی UDFهای سفارشی برای گسترش قابلیت‌های Hive
• یکپارچه‌سازی Hive با HBase: بررسی یکپارچه‌سازی Hive با HBase برای ذخیره‌سازی و بازیابی موثر داده
• مطالعات موردی واقعی: به‌کارگیری دانش Hive در مطالعات موردی عملی در صنایع مختلف، مانند مخابرات و شبکه‌های اجتماعی
• Hive در کنار سایر ابزارهای کلان داده: یادگیری استفاده همزمان از Hive با Pig ،MapReduce و Sqoop برای تحلیل جامع داده
• تحلیل داده سنسور: کسب تجربه عملی در پردازش و تحلیل داده سنسور با Hive و Pig

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از اس کیوال
• آشنایی با اکوسیستم هدوپ و مفاهیم کلان داده
• دانش اولیه برنامه‌نویسی، ترجیحاً در پایتون یا جاوا
• دسترسی به کامپیوتری با اتصال اینترنت برای تمرین‌های عملی

توضیحات دوره

دانشجویان درک جامعی از Hive، از اصول تا مباحث پیشرفته، کسب خواهند کرد. آن‌ها یاد می‌گیرند چگونه پایگاه داده‌های Hive را ایجاد و مدیریت کنند، داده را بارگذاری و دستکاری کنند، کوئری‌های پیچیده را اجرا نمایند و از ویژگی‌های قدرتمند Hive برای پارتیشن‌بندی، bucketing و ایندکس‌گذاری استفاده کنند. علاوه بر این، دانشجویان مطالعات موردی و پروژه‌های عملی را بررسی خواهند کرد و دانش خود را در سناریوهای واقعی مانند تحلیل صنعت مخابرات، تحلیل شکایات مشتریان، تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تحلیل داده سنسور به‌کار می‌گیرند.

بخش 1: Hive - مقدماتی

در این بخش، دانشجویان با Hive، ابزاری لازم برای مدیریت و کوئری مجموعه کلان داده ذخیره‌شده در هدوپ، آشنا می‌شوند. آن‌ها مبانی Hive، از جمله ایجاد پایگاه داده، بارگذاری داده و دستکاری جداول را می‌آموزند. موضوعاتی مانند جداول خارجی، Hive Metastore و پارتیشن‌ها را همراه با مثال‌های عملی از ایجاد جداول پارتیشن‌بندی شده، استفاده از پارتیشن‌های پویا و اجرای جوین‌ها در Hive پوشش می‌دهیم. همچنین، مفهوم توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF) و چگونگی پیاده‌سازی آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

بخش 2: Hive - پیشرفته

این بخش بر دانش اولیه تکیه دارد و به مفاهیم پیشرفته Hive می‌پردازد. دانشجویان با جداول داخلی و خارجی، درج داده و توابع مختلف Hive آشنا می‌شوند. این بخش تکنیک‌های پیشرفته پارتیشن‌بندی، bucketing، نمونه‌برداری از جدول و ایندکس‌گذاری را پوشش می‌دهد. نمایش‌های عملی شامل ایجاد viewها، استفاده از متغیرهای Hive و آشنایی با معماری Hive است. دانشجویان قابلیت‌های موازی بودن Hive، ویژگی‌های جدول و چگونگی مدیریت و فشرده‌سازی فایل‌ها در Hive رابررسی می‌کنند.

بخش 3: پروژه 1 - جداول Hive مدیریت‌شده توسط HBase

این بخش بر یکپارچه‌سازی Hive با HBase، یک پایگاه داده توزیع‌شده تمرکز دارد. دانشجویان می‌آموزند چگونه جداول Hive مدیریت شده و خارجی را ایجاد و مدیریت کنند و پیچیدگی‌های پارتیشن‌های استاتیک و پویا را درک می‌کنند. آن‌ها تجربه عملی در ایجاد جوین‌ها، viewها و ایندکس‌ها کسب می‌کنند و با انواع داده پیچیده در Hive آشنا می‌شوند. این بخش با پروژه‌های پیاده‌سازی عملی شامل Hive و HBase به اوج خود می‌رسد و کاربردها و موارد استفاده واقعی را به نمایش می‌گذارد.

بخش 4: پروژه 2 - مطالعه موردی در صنعت مخابرات با Hive

دانشجویان دانش Hive خود را در مطالعه موردی صنعت مخابرات به کار می‌گیرند. این پروژه شامل کار با داده ساده و پیچیده، ایجاد و مدیریت جداول و استفاده از پارتیشن‌بندی و bucketing برای سازماندهی داده است. دانشجویان یاد می‌گیرند چگونه عملیات‌های مختلف داده را انجام دهند، سرویس‌های کنترل جدول را درک می‌کنند و جداول قرارداد را ایجاد می‌کنند. این پروژه عملی بینش‌های ارزشمندی از کاربرد Hive در تحلیل داده صنعت ارائه می‌دهد.

بخش 5: پروژه 3 - تحلیل شکایات مشتریان با Hive - بررسی MapReduce

در این بخش، دانشجویان داده شکایات مشتریان را با Hive و MapReduce تحلیل می‌کنند. آن‌ها یاد می‌گیرند چگونه فایل‌های درایور ایجاد کرده، داده لوکیشن‌های خاص را پردازش کنند و شکایات را بر اساس لوکیشن دسته‌بندی کنند. این پروژه قدرت Hive و MapReduce در مدیریت کلان داده را نشان می‌دهد و تجربه عملی در پردازش و تحلیل داده فراهم می‌کند.

بخش 6: پروژه 4 - تحلیل شبکه‌های اجتماعی با HIVE ،PIG ،Sqoop و MapReduce

این بخش به یکپارچه‌سازی Hive با ابزارهای دیگر کلان داده مانند Pig ،MapReduce و Sqoop برای تحلیل داده شبکه‌های اجتماعی می‌پردازد. دانشجویان یاد می‌گیرند چگونه داده شبکه‌های اجتماعی را پردازش و تحلیل کنند، انتقال داده از RDMS به HDFS را انجام دهند و برنامه‌های MapReduce را اجرا کنند. پروژه شامل تمرین‌های عملی در پردازش فایل‌های XML، تحلیل نظرات و عملکرد کتاب و کار با مجموعه داده‌های پیچیده از طریق Hive و Pig است.

بخش 7: پروژه 5 - تحلیل داده سنسور با Hive و Pig

بخش نهایی بر تحلیل داده سنسور با Hive و Pig تمرکز دارد. دانشجویان مبانی کلان داده و MapReduce را فرا می‌گیرند و یاد می‌گیرند چگونه فایل‌های JSON را به فرمت متنی ساده تبدیل کنند. آن‌ها وظایف مختلف تحلیل داده، از جمله محاسبه نسبت‌ها، تولید گزارش‌ها و پردازش داده با توابع Pig را انجام می‌دهند. این پروژه تجربه کاملی از پردازش و تحلیل داده سنسور ارائه می‌دهد و کاربردهای عملی Hive و Pig را در سناریوهای واقعی نشان می‌دهد.

نتیجه‌گیری

این دوره سفری کامل از درک مبانی Hive تا تسلط به تکنیک‌های پیشرفته تحلیل کلان داده ارائه می‌دهد. با ترکیب دانش نظری و پروژه‌های عملی، دانشجویان مهارت‌های لازم برای مدیریت، تحلیل و استخراج بینش‌ها از کلان داده با Hive را کسب خواهند کرد. چه مهندس داده باشید، چه تحلیلگر داده یا کارآفرین فناوری، این دوره شما را به ابزارها و دانش لازم برای برتری در دنیای کلان داده مجهز می‌کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان داده آینده: افرادی که هدفشان ساخت حرفه‌ای در مهندسی داده و تحلیل کلان داده است.
• علاقه‌مندان به کلان داده: هر کسی که به فناوری‌ها و تحلیل کلان داده علاقه‌مند است.
• تحلیلگران داده: متخصصانی که می‌خواهند مهارت تحلیل داده خود را با Hive ارتقا دهند.
• دانشجویان: دانشجویان علوم کامپیوتر و مهندسی که به یادگیری فناوری‌های کلان داده علاقه دارند.
• متخصصان فناوری اطلاعات: افرادی که به دنبال ارتقاء مهارت و ورود به حوزه کلان داده هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند قابلیت‌های Hive را در برنامه‌های خود یکپارچه‌سازی کنند.
• کارآفرینان فناوری: کارآفرینانی که قصد دارند راه‌حل‌های کلان داده را در استارتاپ‌های خود پیاده‌سازی کنند.