تسلط به Sqoop - تسلط به یکپارچه‌سازی RDBMS با هدوپ

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک مبانی Sqoop و نقش آن در یکپارچه‌سازی داده‌ بین RDBMS و هدوپ
• پیکربندی گزینه‌های Sqoop برای سناریوهای مختلف انتقال داده
• پیاده‌سازی فرمان‌های Sqoop برای ایمپورت داده از MySQL به HDFS
• استفاده از ایمپورت‌های افزایشی و ویژگی‌های الحاق در Sqoop برای همزمان‌سازی مؤثر داده‌
• مدیریت تسک‌های پیچیده ایمپورت داده با استفاده از فرمان‌ها و job های Sqoop
• یکپارچه‌سازی Sqoop با Hive برای تحلیل و پردازش داده‌
• مدیریت مقادیر NULL، فرمت‌های داده و تکنیک‌های فشرده‌سازی در Sqoop
• پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی مانند تحلیل داده‌ منابع انسانی با استفاده از Sqoop
• استفاده از Sqoop به همراه دیگر ابزارهای اکوسیستم هدوپ مانند Hive و Pig و MapReduce
• عیب‌یابی مسائل رایج و بهینه‌سازی عملکرد Sqoop برای انتقال داده‌ با مقیاس بالا

پیش‌نیازهای دوره

• درک اولیه از SQL و پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای
• آشنایی با کامپوننت‌های اکوسیستم هدوپ، مانند HDFS و MapReduce
• تسلط به رابط خط فرمان لینوکس
• دانش مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی، ترجیحاً در جاوا
• درک فرمت‌های داده‌ مانند CSV، جی‌سان و XML
• دسترسی به یک کامپیوتر با نصب هدوپ (ترجیحاً توزیع هدوپ مانند Cloudera یا Hortonworks) برای تمرین‌های عملی

توضیحات دوره

مقدمه دوره:

به دوره جامع یکپارچه‌سازی داده‌ Sqoop و هدوپ خوش آمدید! این دوره به‌ گونه‌ای طراحی شده که شما را با مهارت‌ها و دانش‌های اساسی لازم برای انتقال داده‌ بین هدوپ و پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای با استفاده از Sqoop آشنا کند. چه شما در یکپارچه‌سازی داده‌ تازه‌کار باشید یا به دنبال تعمیق دانش خود باشید، این دوره شما را در قابلیت‌های Sqoop، از ایمپورت‌های اولیه تا کاربردهای پیشرفته پروژه‌ها، راهنمایی خواهد کرد. شما با فرمان‌های Sqoop تجربه عملی به‌دست خواهید آورد، بهترین شیوه‌ها برای انتقال مؤثر داده‌ را یاد خواهید گرفت و پروژه‌های واقعی را بررسی خواهید کرد تا یادگیری خود را تثبیت کنید.

بخش 1 - Sqoop - مقدماتی

این بخش درک اساسی از Sqoop، ابزاری حیاتی در اکوسیستم هدوپ برای انتقال مؤثر داده‌ بین هدوپ و پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای را ارائه می‌دهد. این بخش مفاهیم ضروری مانند گزینه‌های Sqoop، ایمپورت جداول بدون کلیدهای اولیه و پیکربندی دایرکتوری هدف را پوشش می‌دهد.

با تسلط به مبانی ارائه شده در این بخش، یاد‌گیرندگان توانایی استفاده از Sqoop را برای انتقال داده‌ ساده به دست خواهند آورد و گزینه‌ها و پیکربندی‌های اساسی آن را درک خواهند کرد که زمینه‌ای قوی برای تسک‌های پیچیده‌تر یکپارچه‌سازی داده‌ فراهم می‌آورند.

بخش 2 - Sqoop - سطح متوسط

این سطح متوسط با پایه‌گذاری روی اصول بخش قبلی به عمق بیشتری در قابلیت‌های Sqoop می‌پردازد. این بخش مباحث پیشرفته‌ مانند ایمپورت‌های افزایشی داده، یکپارچه‌سازی با MySQL و اجرای فرمان‌های Sqoop برای یوزکیس‌های خاص مانند الحاق داده و تست را بررسی می‌کند.

از طریق بررسی قابلیت‌های متوسط Sqoop، دانشجویان توانایی خود را در مدیریت سناریوهای پیچیده‌تر انتقال داده بین هدوپ و منابع داده خارجی افزایش می‌دهند. آنها تکنیک‌هایی برای مدیریت مؤثر داده‌ یاد گرفته و بینش‌های عملی در یکپارچه‌سازی Sqoop با دیگر کامپوننت‌های اکوسیستم هدوپ به‌دست می‌آورند.

بخش 3 - پروژه Sqoop - تحلیل داده‌ منابع انسانی

این بخش که روی کاربرد عملی تمرکز دارد، یادگیرندگان را از طریق پروژه جامع تحلیل داده‌ منابع انسانی با استفاده از Sqoop راهنمایی می‌کند. این بخش شامل راه‌اندازی محیط‌های داده، مدیریت پارامترهای حساس و اجرای فرمان‌های Sqoop برای ایمپورت، تحلیل و جوین کردن زیرمجموعه‌های داده منابع انسانی به‌ منظور استخراج بینش‌ها در مورد روندهای حقوق و دستمزد و میزان خروج کارکنان می‌باشد.

با اتمام این بخش، دانشجویان Sqoop را در سناریوهای واقعی تحلیل منابع انسانی به کار گرفته و مهارت‌های خود در زمینه دستکاری داده، اتوماسیون job و عملیات‌های پیچیده SQL در فریمورک هدوپ تقویت خواهند کرد. آنها به خوبی آماده خواهند بود تا چالش‌های مشابه یکپارچه‌سازی داده را در محیط‌های حرفه‌ای به عهده بگیرند.

بخش 4 - پروژه هدوپ - تحلیل رسانه‌های اجتماعی با استفاده از HIVE و PIG و MapReduce و Sqoop

این بخش پیشرفته روی استفاده از چندین ابزار اکوسیستم هدوپ - Sqoop و Hive و Pig و MapReduce - برای تحلیل عمیق رسانه‌های اجتماعی تمرکز دارد. این بخش شامل ایمپورت داده از پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای با استفاده از Sqoop، پردازش فایل‌های XML با استفاده از MapReduce و Pig و انجام تحلیل‌های پیچیده برای درک رفتار کاربران و عملکرد بوک می‌باشد.

از طریق پروژه‌های عملی و مطالعات موردی در تحلیل رسانه‌های اجتماعی، دانشجویان در یکپارچه‌سازی کامپوننت‌های مختلف هدوپ برای پردازش و تحلیل جامع داده توانمند خواهند شد. آنها مهارت‌های عملی در مدیریت کلان داده را توسعه می‌دهند و برای اعمال این تکنیک‌ها در تحلیل مجموعه‌ داده‌های متنوع در سناریوهای واقعی آماده خواهند شد.

نتیجه‌گیری دوره:

تبریک می‌گوییم که دوره یکپارچه‌سازی داده‌ Sqoop و هدوپ را به پایان رساندید. در طول این سفر، شما مهارت‌ها و دانش‌ اساسی و پیشرفته لازم برای مدیریت مؤثر انتقال داده‌ بین هدوپ و پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای با استفاده از Sqoop را به دست آورده‌اید. از درک گزینه‌های فرمان Sqoop تا اعمال آنها در پروژه‌های عملی مانند تحلیل منابع انسانی و تحلیل رسانه‌های اجتماعی، شما بینش‌های ارزشمندی را در مورد قدرت ابزارهای اکوسیستم هدوپ کسب کرده‌اید. با این دانش، شما اکنون آماده‌اید تا چالش‌های پیچیده یکپارچه‌سازی داده را به عهده بگیرید و از قابلیت‌های Sqoop برای پیشبرد بینش‌ها و نوآوری در پروژه‌های داده محور خود استفاده کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان داده که نیاز به انتقال داده بین هدوپ و پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای به‌طور مؤثر دارند.
• متخصصان کلان داده‌ که به دنبال افزایش مهارت‌های خود در زمینه جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده هستند.
• مدیران پایگاه داده که به یادگیری ابزارهایی برای انتقال و یکپارچه‌سازی داده در مقیاس زیاد علاقه‌مند هستند.
• تحلیلگران داده که به دنبال گسترش قابلیت‌های خود در مدیریت پایپ‌لاین‌های کلان داده‌ هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که می‌خواهند قابلیت‌های هدوپ را با استفاده از Sqoop در اپلیکیشن‌های خود یکپارچه کنند.
• متخصصان IT که با اکوسیستم هدوپ کار می‌کنند و نیاز دارند که انتقال داده را به‌طور مؤثر مدیریت کنند.