لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش پردازش دادههای بلادرنگ با Spark Streams
- آخرین آپدیت
دانلود Process Real-Time Data with Spark Streams
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
دادههای بلادرنگ در همه جای دنیای امروز حضور دارند؛ از شناسایی تقلب در تراکنشهای مالی گرفته تا توصیههای شخصیسازی شده در تجارت الکترونیک و تشخیص ناهنجاری در دستگاههای IoT. پردازشهای دستهای (Batch Processing) سنتی برای این کاربردها بسیار کند هستند و کسبوکارها نیاز دارند دقیقاً در لحظه تولید داده، بینشهای لازم را به دست آورند. این دوره به شما میآموزد که چگونه خط لولههای استریمینگ (Streaming Pipelines) قابل اعتماد را با استفاده از Apache Spark Structured Streaming و Kafka طراحی، ساخته و مدیریت کنید.
در این دوره، شما با مفاهیم بنیادی مدل استریمینگ Spark شروع میکنید و میآموزید که چگونه میکرو-بچینگ (Micro-batching)، تریگرها و چکپوینتها پردازش مداوم را ممکن میسازند. سپس Spark را به منابع واقعی مانند Kafka متصل کرده، پردازش زمان رویداد (Event-time processing) را با استفاده از Watermarks اعمال میکنید و نتایج را به Delta Lake ارسال مینمایید. در نهایت، با غنیسازی استریمها توسط دادههای استاتیک، نظارت بر سلامت کوئریها، مدیریت خطاها و تضمین مقیاسپذیری، خط لولههای خود را به محیط عملیاتی (Production) منتقل خواهید کرد.
این دوره شما را با پردازش دادههای بلادرنگ با استفاده از Apache Spark Streaming آشنا میکند. شما یاد میگیرید که چگونه جریانهای مداوم داده را مدیریت کنید، خط لولههای استریم مقاوم در برابر خطا طراحی کنید و دادههای زنده را به صورت بهینه تحلیل نمایید. در پایان، درک کاملی خواهید داشت که Spark چگونه بارهای کاری استریمینگ را مدیریت میکند، با منابع مختلف داده ادغام میشود و قدرت تصمیمگیری در برنامههای کاربردی واقعی را فراهم میسازد.
پیشنیازهای این دوره شامل درک پایه از برنامهنویسی پایتون (Python) و Spark DataFrames، به همراه آشنایی با JSON و SQL است.
در پایان این مسیر، شما مهارتهای لازم برای پیادهسازی با اعتمادبهنفس راهکارهای استریمینگ را خواهید داشت که موتور تصمیمگیری بلادرنگ در سازمانهای مدرن دادهمحور هستند.
نمایش نظرات