آموزش Apache Spark: فریم‌ورک‌های ETL و استریمینگ داده‌های بلادرنگ

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک اصول Apache Spark، از جمله Spark Context، RDDها و Transformationها 
• ساخت و مدیریت کلاسترهای Spark در تنظیمات تک نود و چند نود 
• توسعه اپلیکیشن‌های کارآمد Spark با استفاده از Transformationها و Actionهای RDD
• تسلط به فرآیندهای ETL با ایجاد فریم‌ورک‌های مقیاس‌پذیر با Spark
• پیاده‌سازی استریمینگ داده‌های بلادرنگ و آنالیتیکس با استفاده از Spark Streaming
• بهره‌گیری از Scala برای اپلیکیشن‌های Spark، از جمله مدیریت داده‌های استریمینگ Twitter
• بهینه‌سازی پردازش داده‌ها با استفاده از Accumulatorها، متغیرهای Broadcast و تنظیمات پیشرفته

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه برنامه‌نویسی Python و Java
• آشنایی با فرمان های مقدماتی Linux و اسکریپت‌نویسی Shell
• درک مفاهیم Big Data مزیت محسوب می‌شود، اما الزامی نیست.
• یک کامپیوتر با حداقل 8GB رم برای اجرای Spark و تنظیمات VirtualBox

توضیحات دوره

مقدمه:

تکنولوژی Apache Spark یک موتور قدرتمند متن‌باز برای پردازش داده‌های با مقیاس بزرگ است که توانایی مدیریت هم‌زمان آنالیتیکس‌های دسته‌ای و بلادرنگ را دارد. این دوره جامع با عنوان "تسلط به Apache Spark: از مبانی تا ETL پیشرفته و استریمینگ داده‌های بلادرنگ" طراحی شده است تا دانشجو را از سطح مبتدی به پیشرفته برساند و مفاهیم اصلی، پروژه‌های عملی و کاربردهای دنیای واقعی را پوشش دهد. شما دانشی عمیق از قابلیت‌های Spark، از جمله RDDها، Transformationها، Actionها، Spark Streaming و موارد دیگر کسب خواهید کرد. در پایان این دوره، به مهارت‌های لازم برای ساخت راهکارهای مقیاس‌پذیر پردازش داده با استفاده از Spark مجهز خواهید شد.

بخش 1: اصول Apache Spark

این بخش شما را با اصول اولیه Apache Spark آشنا می‌کند و پایه‌ای برای درک قابلیت‌های قدرتمند پردازش داده آن فراهم می‌سازد. شما Spark Context، نقش RDDها، Transformationها و Actionها را بررسی خواهید کرد. با مثال‌های عملی، مدرس نشان می‌دهد چگونه با اجزای اصلی Spark کار کنید و دستکاری‌های ضروری داده را انجام دهید.

• موضوعات کلیدی پوشش داده شده:

• مقدمه‌ای بر Spark Context و اجزای آن
• درک و استفاده از RDDها (مجموعه‌های داده توزیع‌شده مقاوم)
• اعمال توابع Filter و Transformationها روی RDDها
• پایداری و کش کردن RDDها برای عملکرد بهینه
• کار با فرمت‌های مختلف فایل در Spark

در پایان این بخش، درک کاملی از ویژگی‌های اصلی Spark و نحوه بهره‌گیری از RDDها برای پردازش کارآمد داده خواهید داشت.

بخش 2: یادگیری برنامه‌نویسی Spark

با تمرکز بر پیکربندی، تخصیص منابع و راه‌اندازی کلاستر، عمیق‌تر وارد برنامه‌نویسی Spark شوید. یاد خواهید گرفت که چگونه کلاسترهای Spark را روی تنظیمات تک نود و چند نود با استفاده از VirtualBox ایجاد کنید. این بخش همچنین عملیات پیشرفته RDD، شامل Transformationها، Actionها، Accumulatorها و متغیرهای Broadcast را پوشش می‌دهد.

• موضوعات کلیدی پوشش داده شده:

• راه‌اندازی Spark روی کلاسترهای Single Node و Multi Node
• عملیات پیشرفته RDD و پارتیشن‌بندی داده‌ها
• کار با آرایه‌های Python، مدیریت فایل و تنظیمات Spark
• استفاده از Accumulatorها و متغیرهای Broadcast برای عملکرد بهینه
• نوشتن و بهینه‌سازی اپلیکیشن‌های Spark

در پایان این بخش، در نوشتن برنامه‌های کارآمد Spark و مدیریت موثر منابع کلاستر مهارت پیدا خواهید کرد.

بخش 3: پروژه در Apache Spark - ساخت یک فریم‌ورک ETL

دانش خود را با ساخت یک فریم‌ورک قدرتمند ETL (Extract ،Transform Load) با استفاده از Apache Spark به کار بگیرید. این بخشِ پروژه‌محور، شما را در تنظیم ساختار پروژه، کاوش در مجموعه داده‌ها و انجام تبدیل‌های پیچیده راهنمایی می‌کند. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه بارگذاری‌های داده افزایشی را مدیریت کنید تا پایپ‌لاین‌های ETL خود را کارآمدتر سازید.

• ریز جزئیات پروژه:

• راه‌اندازی محیط پروژه و نصب پکیج‌های ضروری
• انجام بررسی و تبدیل داده‌ها
• پیاده‌سازی بارگذاری داده افزایشی برای فرآیندهای ETL بهینه
• نهایی‌سازی فریم‌ورک ETL برای استفاده در محیط پروداکشن

در پایان این پروژه، تجربه عملی در ساخت یک فریم‌ورک ETL مقیاس‌پذیر با استفاده از Apache Spark خواهید داشت که مهارتی حیاتی برای مهندسان داده محسوب می‌شود.

بخش 4: موضوعات پیشرفته Apache Spark

این بخش پیشرفته قابلیت‌های Spark را فراتر از پردازش دسته‌ای پوشش می‌دهد و بر استریمینگ داده‌های بلادرنگ، یکپارچه‌سازی با Scala و اتصال Spark به منابع داده خارجی مانند Twitter تمرکز دارد. یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌های استریم زنده را پردازش کنید، محاسبات مبتنی بر پنجره را تنظیم نمایید و از Spark Streaming برای آنالیتیکس بلادرنگ استفاده کنید.

• موضوعات کلیدی پوشش داده شده:

• مقدمه‌ای بر Spark Streaming برای پردازش داده‌های بلادرنگ
• اتصال به API توییتر برای تحلیل داده‌های بلادرنگ
• درک عملیات Window و Checkpointing در Spark
• اصول برنامه‌نویسی Scala، شامل تطبیق الگو، کالکشن‌ها و Case Classها
• پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های استریمینگ با Maven و Scala

در پایان این بخش، قادر خواهید بود اپلیکیشن‌های پردازش داده بلادرنگ را با استفاده از Spark Streaming بسازید و Scala را برای تحلیل‌های با عملکرد بالا ادغام کنید.

نتیجه‌گیری:

پس از تکمیل این دوره، به اصول و ویژگی‌های پیشرفته Apache Spark، شامل پردازش دسته‌ای، استریمینگ بلادرنگ و توسعه پایپ‌لاین ETL مسلط خواهید شد. شما آماده خواهید بود تا با چالش‌های واقعی مهندسی داده روبرو شوید و مسیر شغلی خود را در زمینه آنالیتیکس Big Data ارتقا دهید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان داده که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در پردازش Big Data با Spark هستند.
• دانشمندان داده که قصد دارند پایپ‌لاین‌های داده خود را با استفاده از قابلیت‌های Spark مقیاس‌دهی کنند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که علاقه‌مند به تسلط به پردازش داده‌های توزیع‌شده هستند.
• متخصصان IT و تحلیل‌گرانی که به دنبال کسب تجربه عملی در Spark برای پروژه‌های Big Data می‌باشند.
• دانشجویان و علاقه‌مندانی که می‌خواهند وارد حوزه مهندسی داده و تحلیل Big Data شوند.