آپاچی اسپارک (Apache Spark) - آزمون‌های جامع عملی - آخرین آپدیت

دانلود Apache Spark - Practice Tests new

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: تسلط بر معماری Spark، دیتا‌فریم‌ها (DataFrames)، استریمینگ، Delta Lake، بهینه‌سازی عملکرد و الگوهای تولیدی Databricks. درک عمیق معماری Spark: درایور، اگزکیوتورها، DAG، ارزیابی تنبل (Lazy Evaluation)، RDDها، پارتیشن‌ها و نحوه ارتباط بین Jobها، Stageها و Taskها. کار حرفه‌ای با DataFrames، Spark SQL، توابع پنجره‌ای (Window Functions)، Joinها و شناسایی نقاط ضعف عملکردی در سناریوهای واقعی مهندسی داده. عیب‌یابی و رفع گلوگاه‌های Shuffle، انحراف داده‌ها (Data Skew)، Memory Spill، فشار GC و استراتژی‌های Join غیربهینه با استفاده از Spark UI. پیاده‌سازی الگوهای سطح خبره: Delta Lake، استریمینگ ساختاریافته با Kafka، Broadcast Joinها، AQE و طراحی خط لوله‌های تولیدی (Production Pipelines). پیش نیازها: آشنایی با مفاهیم پایه مهندسی داده (عملکرد Data Pipeline و انبار داده یا Data Warehouse) به شما کمک می‌کند بهره بیشتری از آزمون‌های اولیه ببرید. برای آزمون‌های ۱ و ۲ که معماری و API دیتا‌فریم را از پایه پوشش می‌دهند، نیاز به تجربه قبلی در Spark نیست. آزمون‌های ۳ تا ۶ برای کسانی است که تجربه کار با Spark را داشته و قصد دارند به صورت تخصصی‌تر پیش بروند.

عنوان دوره:

آزمون‌های عملی Apache Spark

زیرعنوان دوره:

تسلط بر معماری اسپارک، دیتا‌فریم‌ها، استریمینگ، Delta Lake، بهینه‌سازی عملکرد و الگوهای عملیاتی Databricks.

توضیحات دوره:

آپاچی اسپارک یکی از پرتکرارترین مباحث در مصاحبه‌های مهندسی داده و یکی از کلیدی‌ترین مهارت‌ها در مدیریت پلتفرم‌های داده است. این دوره شامل ۳۰۰ سوال کاربردی در ۶ آزمون جامع است که تمام طیف دانش Spark، از نحوه عملکرد موتور اجرا تا الگوهای پیشرفته تولیدی در Databricks را پوشش می‌دهد.

آزمون‌های ۱ و ۲ زیربنای یادگیری را می‌سازند. آزمون ۱ به بررسی عمیق معماری Spark می‌پردازد: Driver، Executorها، مدیران کلاستر، Lazy Evaluation، RDDها، Lineage، DAG، Stageها، Taskها، پارتیشن‌ها، متغیرهای Broadcast، توابع UDF و حالت‌های استقرار. آزمون ۲ بر API دیتا‌فریم، Spark SQL، Joinها، توابع پنجره‌ای، خواندن و نوشتن داده‌ها در فرمت‌های مختلف (Parquet, CSV, JSON, JDBC)، تعریف Schema و توابع رایج تمرکز دارد. هر دو آزمون تا حدی جزئی هستند که برای آمادگی در مصاحبه‌های فنی بسیار مفید باشند.

آزمون‌های ۳ و ۴ وارد مباحث پیشرفته می‌شوند. آزمون ۳ مکانیسم‌های Shuffle را با جزئیات بررسی می‌کند (Sort-Merge Join، Hash Join، Map-side Aggregation، Spill، Skew، AQE، مدل حافظه، فشار GC و سریال‌سازی Kryo) به همراه استراتژی‌های پارتیشن‌بندی، Caching و الگوهای تجمیع. آزمون ۴ به Structured Streaming و یکپارچگی با Kafka می‌پردازد: حالت‌های خروجی، Triggerها، Watermarking و داده‌های دیررس، عملیات Stateful، معناشناسی Exactly-once، چک‌پوینت‌ها، Stream-stream Joinها و الگوهای CDC.

آزمون‌های ۵ و ۶ در سطح خبره طراحی شده‌اند. آزمون ۵ انتخاب استراتژی Join (Broadcast Hash، Sort-Merge، Shuffle Hash، Bucket Join و Skew Join با AQE)، پیکربندی حافظه و Executor، بهینه‌سازی I/O، تحلیل Query Plan و عیب‌یابی گلوگاه‌ها از طریق Spark UI را پوشش می‌دهد. آزمون ۶ به Delta Lake (تراکنش‌های ACID، OPTIMIZE، Z-ORDER، VACUUM، Time Travel، MERGE، Change Data Feed، Clustering مایع و تکامل Schema)، قابلیت‌های Databricks (Photon، Auto Loader، Unity Catalog، Delta Live Tables) و مهندسی تولید (خط لوله‌های Idempotent، پردازش افزایشی، Backfill، مشاهده‌پذیری و بهینه‌سازی هزینه) می‌پردازد.

هر سوال نه تنها پاسخ صحیح، بلکه دلیل رد شدن هر یک از سه گزینه غلط را با ارائه مثال‌ها و زمینه‌های مهندسی تولید توضیح می‌دهد.

چه در حال آماده شدن برای مصاحبه ارشد مهندسی داده باشید، چه در حال ورود به محیط Spark یا Databricks و یا به دنبال بهبود عملکرد جاب‌های تولیدی خود، این دوره برای رساندن شما به این اهداف طراحی شده است.

تمرین ها و آزمونها

آزمون‌های عملی Practice Tests

معماری Spark، RDDها و مدل اجرا Spark Architecture, RDDs & the Execution Model
دیتا‌فریم‌ها، دیتا‌ست‌ها و Spark SQL DataFrames, Datasets & Spark SQL
ترانسفورمیشن‌ها، اکشن‌ها، Shuffle و پارتیشن‌بندی Transformations, Actions, Shuffles & Partitioning
استریمینگ ساختاریافته و یکپارچگی با Kafka Structured Streaming & Kafka Integration
بهینه‌سازی عملکرد، Caching و Broadcast Joinها Performance Tuning, Caching & Broadcast Joins
اسپارک در Databricks، Delta Lake و الگوهای تولیدی Spark on Databricks, Delta Lake & Production Patterns