دوره جامع Apache Pig

آپاچی پیگ (Apache Pig) یک پلتفرم سطح بالا است که بر پایه هدوپ ساخته شده و فرآیند نوشتن برنامه‌های پیچیده MapReduce را برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ ساده می‌کند. این پلتفرم از پیگ لاتین، یک زبان اسکریپت‌نویسی که برای مدیریت داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار طراحی شده است، استفاده می‌کند و پردازش و تبدیل داده‌های در مقیاس بزرگ را برای تحلیلگران داده بدون نوشتن کد جاوای گسترده، آسان‌تر می‌کند. یادگیری آپاچی پیگ برای کسانی که به دنبال شغلی در صنعت کلان‌داده هستند، ارزشمند است، زیرا به متخصصان اجازه می‌دهد تا با هدوپ، به ویژه در تبدیل داده‌ها، خطوط لوله ETL و سناریوهای پردازش دسته‌ای، کارآمدتر کار کنند.
یک مدرس خصوصی می‌تواند با ارائه درس‌های ساختاریافته، مثال‌های عملی و پروژه‌های دنیای واقعی که سینتکس پیگ لاتین، تکنیک‌های بهینه‌سازی و ادغام با هدوپ را آموزش می‌دهند، این فرآیند یادگیری را تسریع کند و تضمین کند که فراگیران مهارت‌های لازم را برای موفقیت در نقش‌هایی مانند مهندس داده یا تحلیلگر کلان‌داده کسب می‌کنند.

Chapter 1: Introduction to Big Data and the Big Data Ecosystem

Lesson 1: What is Big Data?
Lesson 2: Distributed Storage & Processing Fundamentals
Lesson 3: Overview of Big Data Tools and Frameworks
Lesson 4: Comparing Apache Pig with Other Tools
Lesson 5: Use Cases and Applications of Apache Pig

Chapter 2: Overview of Apache Pig

Lesson 1: What is Apache Pig?
Lesson 2: History and Evolution of Apache Pig
Lesson 3: Key Features and Benefits
Lesson 4: Apache Pig vs. Traditional MapReduce
Lesson 5: New Features and Enhancements in Recent Releases

Chapter 3: Setting Up Apache Pig

Lesson 1: System Requirements and Prerequisites
Lesson 2: Installing Apache Pig on Local Machines
Lesson 3: Deploying Pig on a Cluster Environment
Lesson 4: IDE Integration for Apache Pig Development
Lesson 5: Running Pig in Different Execution Modes

Chapter 4: Apache Pig Language (Pig Latin) Fundamentals

Lesson 1: Introduction to Pig Latin Syntax and Structure
Lesson 2: Data Types, Schemas, and Operators
Lesson 3: Loading Data with the LOAD Command
Lesson 4: Basic Data Transformations
Lesson 5: Storing Data with the STORE Command

Chapter 5: Intermediate Data Processing with Apache Pig

Lesson 1: Grouping and Aggregation
Lesson 2: Data Joins and Unions
Lesson 3: Sorting and Filtering Data
Lesson 4: Handling Nested Data Structures
Lesson 5: Advanced Transformation Techniques

Chapter 6: Advanced Apache Pig Commands and Features

Lesson 1: Advanced Operators and Constructs
Lesson 2: User Defined Functions (UDFs)
Lesson 3: Parameterization and Macro Functions
Lesson 4: Execution Analysis and Optimization Tools
Lesson 5: Error Handling and Debugging Techniques

Chapter 7: Apache Pig Command-Line Interface and Scripting

Lesson 1: Introduction to the Grunt Shell
Lesson 2: Writing and Running Pig Scripts
Lesson 3: Command-Line Options and Flags
Lesson 4: Debugging via the Command Line
Lesson 5: Automating Pig Workflows with Shell Scripting

Chapter 8: Integrating Apache Pig with the Hadoop Ecosystem

Lesson 1: Interacting with HDFS
Lesson 2: Pig and Hive: Bridging the Gap
Lesson 3: Integrating with HBase and NoSQL Systems
Lesson 4: Alternative Execution Engines: Tez and Spark
Lesson 5: Data Ingestion and Interoperability

Chapter 9: Performance Tuning and Optimization in Apache Pig

Lesson 1: Best Practices for Writing Efficient Pig Scripts
Lesson 2: Execution Plan Analysis with EXPLAIN/ILLUSTRATE
Lesson 3: Tuning Pig Parameters and Resource Management
Lesson 4: Parallel Execution and Load Balancing
Lesson 5: Monitoring and Debugging Performance Issues

Chapter 10: Advanced Topics in Apache Pig

Lesson 1: Developing and Integrating Custom UDFs
Lesson 2: Multi-Language UDF Integration
Lesson 3: Handling Complex Data Structures and Schema Evolution
Lesson 4: Security and Access Control in Pig
Lesson 5: Emerging Features in the Latest Apache Pig Releases

Chapter 11: Real-World Applications and Case Studies

Lesson 1: Apache Pig in ETL and Data Warehousing
Lesson 2: Log Analysis and Processing
Lesson 3: Social Media Data Analytics
Lesson 4: Financial and Transactional Data Processing
Lesson 5: Lessons Learned from Production Deployments

Chapter 12: Administration, Maintenance, and Best Practices

Lesson 1: Managing Pig Scripts in a Multi-User Environment
Lesson 2: Monitoring and Logging for Apache Pig
Lesson 3: Troubleshooting Common Issues and Debugging Strategies
Lesson 4: Upgrading and Migrating Apache Pig Installations
Lesson 5: Best Practices for Cluster Management with Pig Workloads

Chapter 13: Apache Pig in Advanced Big Data Analytics

Lesson 1: Integrating Pig with Machine Learning Workflows
Lesson 2: Advanced Data Visualization and Reporting
Lesson 3: Real-Time Data Processing and Streaming Analytics
Lesson 4: Case Studies in Advanced Analytics Applications
Lesson 5: Future Directions in Big Data Analytics with Apache Pig

Chapter 14: Capstone Project and Course Wrap-Up

Lesson 1: Designing a Comprehensive Apache Pig Data Pipeline
Lesson 2: Implementation: Building and Testing Your Pig Scripts
Lesson 3: Performance Optimization and Debugging in Your Project
Lesson 4: Project Presentation and Peer Review
Lesson 5: Course Summary, Key Takeaways, and Next Steps

مدت دوره: 50 + 10 ساعت

تمامی کدهای Apache Pig این دوره و همچنین فایل pdf کامل تدریس دوره در اختیار دانشجویانی که در این دوره ثبت نام نمایند، قرار خواهد گرفت. در پایان دوره، یک پروژه عملی به مدت حدود 10 ساعت با همکاری مدرس و دانشجو انجام خواهد شد، که آمادگی کامل برای ورود به بازار کار را ایجاد نماید.
هزینه هر جلسه 1 ساعته تدریس خصوصی برای دوره فوق، برای 1 نفر معادل 350 هزار تومان و برای 2 نفر، هر نفر 250 هزار تومان و برای 3 نفر، هر نفر 200 هزار تومان می‌باشد.
شماره تماس واتساپ و تلگرام: 09124908372 ، 09354908372

پیام شما