آموزش پردازش استریمینگ داده‌های بزرگ (Big Data) با Spark Streaming، Scala و Spark 3 - آخرین آپدیت

دانلود Streaming Big Data with Spark Streaming, Scala, and Spark 3!

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: به‌روزرسانی شده در می ۲۰۲۵. این دوره اکنون دارای قابلیت Coursera Coach است! روشی هوشمندانه‌تر برای یادگیری با گفتگوهای تعاملی و در لحظه که به شما کمک می‌کند دانش خود را بسنجید، مفروضات را به چالش بکشید و با پیشروی در دوره، درک خود را عمیق‌تر کنید. در دنیای در حال تحول داده‌های بزرگ، توانایی پردازش داده‌های استریمینگ به صورت بلادرنگ (Real-time) ضروری است. این دوره با دقت طراحی شده تا شما را از مفاهیم پایه اسپارک (Spark) و اسکالا (Scala) به پردازش پیشرفته داده‌های بلادرنگ با Spark Streaming برساند. ما با پیکربندی زیرساختی محیط توسعه شروع می‌کنیم تا مطمئن شویم شما برای اجرای Spark و Scala روی سیستم خود مجهز هستید. یک فعالیت عملی شما را با هیجان داده‌های زنده از طریق استریمینگ و تحلیل توییترهای بلادرنگ آشنا می‌کند. در ادامه، درک استواری از زبان Scala، که زبان اصلی کار با Spark است، به دست خواهید آورد. این دوره فشرده اسکالا موارد ضروری شامل متغیرها، ساختارهای داده و کنترل جریان را به همراه تمرینات عملی برای تثبیت یادگیری پوشش می‌دهد. با تسلط بر Scala، به مفاهیم هسته Spark از جمله Resilient Distributed Dataset (RDD) خواهید پرداخت که ستون فقرات برنامه‌های Spark Streaming است. سپس Spark Streaming را با جزئیات، از معماری تا مکانیسم‌های تحمل خطا (Fault Tolerance)، با استفاده از مثال‌های جذاب مانند ردیابی هشتگ‌های توییتر و تحلیل لاگ‌های Apache بررسی خواهیم کرد. در نهایت، این دوره با مباحث پیشرفته‌ای مانند ادغام Spark Streaming با Kafka، Flume و Cassandra، مرزهای دانش شما را جابجا می‌کند. همچنین به موضوعاتی چون ردیابی اطلاعات Stateful، یادگیری ماشین بلادرنگ با خوشه‌بندی K-Means و استقرار برنامه‌هایتان روی یک کلاستر واقعی Hadoop خواهید پرداخت. در پایان این دوره، شما نه تنها تئوری‌های پشت Spark Streaming را درک می‌کنید، بلکه تجربه عملی لازم برای به‌کارگیری موثر آن در محیط‌های عملیاتی (Production) را خواهید داشت. این دوره برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، مهندسان داده و دانشمندان داده با درک پایه از مفاهیم برنامه‌نویسی ایده‌آل است. تجربه قبلی در Java، Python یا هر زبان برنامه‌نویسی شی‌گرا توصیه می‌شود اما الزامی نیست. آشنایی با مفاهیم داده‌های بزرگ مفید خواهد بود اما اجباری نیست.

سرفصل ها و درس ها

شروع کار Getting Started

  • مقدمه و آماده‌سازی محیط Introduction, and Getting Set Up

  • فعالیت عملی: استریم توییترهای زنده با Spark Streaming [Activity] Stream Live Tweets with Spark Streaming!

دوره فشرده اسکالا (Scala) A Crash Course in Scala

  • فعالیت عملی: مبانی اسکالا [Activity] Scala Basics

  • تمرین: کنترل جریان در اسکالا [Exercise] Flow Control in Scala

  • تمرین: توابع در اسکالا [Exercise] Functions in Scala

  • تمرین: ساختارهای داده در اسکالا [Exercise] Data Structures in Scala

مفاهیم Spark Streaming Spark Streaming Concepts

  • مقدمه‌ای بر اسپارک Introduction to Spark

  • مجموعه داده‌های توزیع شده مقاوم (RDD) The Resilient Distributed Dataset (RDD)

  • فعالیت عملی: RDD در عمل - برنامه ساده شمارش کلمات [Activity] RDD's in Action: Simple Word Count Application

  • مقدمه‌ای بر Spark Streaming Introduction to Spark Streaming

  • فعالیت عملی: بازبینی برنامه PrintTweets [Activity] Revisiting the PrintTweets application

  • پنجره‌گذاری: تجمیع داده‌ها در بازه‌های زمانی طولانی‌تر Windowing: Aggregating data over longer time spans

  • تحمل خطا در Spark Streaming Fault Tolerance in Spark Streaming

مثال‌های Spark Streaming با توییتر Spark Streaming Examples with Twitter

  • تمرین: ذخیره توییترها روی دیسک [Exercise] Saving Tweets to Disk

  • تمرین: ردیابی میانگین طول توییترها [Exercise] Tracking the Average Tweet Length

  • تمرین: ردیابی محبوب‌ترین هشتگ‌ها [Exercise] Tracking the Most Popular Hashtags

مثال‌های Spark Streaming با Clickstream و لاگ‌های Apache Spark Streaming Examples with Clickstream / Apache Access Log Data

  • تمرین: ردیابی پردرخواست‌ترین URLها [Exercise] Tracking the Top URL's Requested

  • تمرین: هشداردهی برای خطاهای لاگ [Exercise] Alarming on Log Errors

  • تمرین: ادغام Spark Streaming با Spark SQL [Exercise] Integrating Spark Streaming with Spark SQL

  • مقدمه‌ای بر Structured Streaming Introduction to Structured Streaming

  • فعالیت عملی: تحلیل فایل‌های لاگ Apache با Structured Streaming [Activity] Analyzing Apache Log files with Structured Streaming

ادغام با سایر سیستم‌ها Integrating with Other Systems

  • ادغام با Apache Kafka Integrating with Apache Kafka

  • ادغام با Apache Flume Integrating with Apache Flume

  • ادغام با Amazon Kinesis Integrating with Amazon Kinesis

  • فعالیت عملی: نوشتن دریافت‌کننده‌های داده سفارشی [Activity] Writing Custom Data Receivers

  • ادغام با Cassandra Integrating with Cassandra

مثال‌های پیشرفته Spark Streaming Advanced Spark Streaming Examples

  • تمرین: اطلاعات Stateful در استریم‌های اسپارک [Exercise] Stateful Information in Spark Streams

  • فعالیت عملی: خوشه‌بندی K-Means در حالت استریمینگ [Activity] Streaming K-Means Clustering

  • فعالیت عملی: رگرسیون خطی در حالت استریمینگ [Activity] Streaming Linear Regression

استقرار Spark Streaming در محیط عملیاتی Spark Streaming in Production

  • فعالیت عملی: بسته‌بندی و اجرای کد اسپارک در محیط عملیاتی [Activity] Packaging and Running Spark Code in Production

  • فعالیت عملی: بسته‌بندی کد با استفاده از SBT [Activity] Packaging Your Code with SBT

  • اجرا روی کلاستر واقعی Hadoop با EMR Running on a Real Hadoop Cluster with EMR

  • عیب‌یابی و بهینه‌سازی جاب‌های اسپارک Troubleshooting and Tuning Spark Jobs

پایان دوره You Made It!

  • یادگیری بیشتر Learning More

نمایش نظرات

آموزش پردازش استریمینگ داده‌های بزرگ (Big Data) با Spark Streaming، Scala و Spark 3
جزییات دوره
8h 51m
34
(آخرین آپدیت)
358
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده