دوره جامع Apache Spark

آپاچی اسپارک (Apache Spark) یک فریمورک محاسباتی توزیع‌شده و متن‌باز است که به دلیل سرعت، سهولت استفاده و تطبیق‌پذیری در پردازش کلان‌داده شناخته شده است. این فریمورک از پردازش دسته‌ای و جریانی، یادگیری ماشین و محاسبات گراف پشتیبانی می‌کند و آن را به ابزاری پرکاربرد برای پردازش سریع و کارآمد مجموعه داده‌های عظیم تبدیل می‌کند. توانایی آن در کار با منابع داده مختلف و ادغام یکپارچه با Hadoop و سایر ابزارهای کلان‌داده، یادگیری آن را در صنعت کلان‌داده ضروری می‌کند. یادگیری آپاچی اسپارک برای تضمین شغل در حوزه کلان‌داده حیاتی است، زیرا به طور گسترده توسط سازمان‌ها برای تجزیه و تحلیل‌های بلادرنگ، خطوط لوله ETL و گردش‌های کاری یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد.
یک مدرس خصوصی می‌تواند با ارائه درس‌های متناسب، پروژه‌های عملی و راهنمایی گام به گام در مورد مفاهیم اصلی اسپارک، APIهایی مانند Spark SQL و DataFrame و ادغام آن با ابزارهایی مانند Hadoop یا Kubernetes، این فرآیند را تسریع کند و تضمین کند که شما سریع‌تر برای شغل آماده می‌شوید.

Chapter 1: Introduction to Big Data and Distributed Processing

Lesson 1: What is Big Data? Characteristics and Challenges
Lesson 2: Need for Distributed Processing in Big Data
Lesson 3: Overview of Distributed Storage Systems (HDFS, Ceph, GlusterFS)
Lesson 4: Introduction to Big Data Processing Frameworks (Apache Spark, Flink, Storm)
Lesson 5: Comparing Apache Spark with Hadoop, Flink, and Other Big Data Tools

Chapter 2: Introduction to Apache Spark

Lesson 1: What is Apache Spark and Why It Matters?
Lesson 2: History and Evolution of Apache Spark
Lesson 3: Core Features and Benefits of Apache Spark
Lesson 4: Apache Spark Ecosystem and Components
Lesson 5: Real-World Use Cases of Apache Spark

Chapter 3: Setting Up Apache Spark

Lesson 1: System Requirements and Prerequisites
Lesson 2: Installing Apache Spark on Local and Cluster Environments
Lesson 3: Configuring Spark (Standalone, YARN, Mesos, Kubernetes)
Lesson 4: Running Spark on Cloud Platforms (AWS EMR, Azure Databricks, GCP Dataproc)
Lesson 5: IDE Setup for Spark Development (PyCharm, IntelliJ, Jupyter, VS Code)

Chapter 4: Apache Spark Architecture and Components

Lesson 1: Apache Spark Architecture Overview
Lesson 2: Role of Spark Driver, Executors, and Cluster Manager
Lesson 3: Spark Execution Model and DAG (Directed Acyclic Graph)
Lesson 4: Understanding Resilient Distributed Datasets (RDDs)
Lesson 5: Lazy Evaluation and Transformations vs. Actions

Chapter 5: Working with Apache Spark RDDs

Lesson 1: Introduction to RDDs and Their Importance
Lesson 2: Creating and Manipulating RDDs
Lesson 3: Transformations on RDDs (map, filter, flatMap, etc.)
Lesson 4: Actions on RDDs (collect, reduce, count, etc.)
Lesson 5: Caching, Persistence, and Checkpointing in RDDs

Chapter 6: Apache Spark DataFrame API

Lesson 1: Introduction to DataFrames and Spark SQL
Lesson 2: Creating and Manipulating DataFrames
Lesson 3: Common DataFrame Operations
Lesson 4: Using SQL Queries on DataFrames
Lesson 5: Performance Optimizations with DataFrames

Chapter 7: Apache Spark Dataset API

Lesson 1: Introduction to Datasets
Lesson 2: Differences Between RDDs, DataFrames, and Datasets
Lesson 3: Creating Datasets in Scala and Java
Lesson 4: Type Safety and Performance Benefits of Datasets
Lesson 5: When to Use Datasets vs. DataFrames vs. RDDs

Chapter 8: Apache Spark SQL

Lesson 1: Introduction to Spark SQL
Lesson 2: Working with Structured and Semi-Structured Data
Lesson 3: Using DataFrames and SQL Queries in Spark
Lesson 4: Partitioning, Bucketing, and Performance Tuning in Spark SQL
Lesson 5: Integration of Spark SQL with Hive and External Databases

Chapter 9: Apache Spark Streaming

Lesson 1: Introduction to Streaming and Batch Processing
Lesson 2: Basics of Apache Spark Streaming
Lesson 3: Working with DStreams (Discretized Streams)
Lesson 4: Windowed Operations and Stateful Transformations
Lesson 5: Handling Late Data and Fault Tolerance

Chapter 10: Structured Streaming in Apache Spark

Lesson 1: Introduction to Structured Streaming
Lesson 2: Defining Streaming Queries in Spark
Lesson 3: Watermarking and Stateful Processing in Structured Streaming
Lesson 4: Integrating Structured Streaming with Kafka and HDFS
Lesson 5: Performance Tuning and Fault Recovery in Structured Streaming

Chapter 11: Apache Spark Machine Learning (MLlib)

Lesson 1: Introduction to Machine Learning in Apache Spark
Lesson 2: Supervised and Unsupervised Learning with MLlib
Lesson 3: Feature Engineering and Preprocessing in Spark ML
Lesson 4: Building and Evaluating ML Models in Apache Spark
Lesson 5: Hyperparameter Tuning and Model Persistence

Chapter 12: Apache Spark Graph Processing (GraphX)

Lesson 1: Introduction to GraphX and Graph Processing
Lesson 2: Graph Representation in Apache Spark
Lesson 3: Common Graph Algorithms (PageRank, Connected Components)
Lesson 4: Optimizing Graph Processing Performance
Lesson 5: Use Cases of GraphX in Real-World Applications

Chapter 13: Performance Optimization in Apache Spark

Lesson 1: Understanding Spark Execution Plans
Lesson 2: Caching, Persistence, and Memory Management in Spark
Lesson 3: Optimization Techniques for RDDs and DataFrames
Lesson 4: Tuning Spark Configuration Parameters
Lesson 5: Debugging and Profiling Apache Spark Jobs

Chapter 14: Security in Apache Spark

Lesson 1: Overview of Security in Spark Applications
Lesson 2: Authentication and Authorization in Spark
Lesson 3: Data Encryption and Secure Communication in Spark
Lesson 4: Role-Based Access Control (RBAC) in Spark
Lesson 5: Best Practices for Securing Apache Spark

Chapter 15: Apache Spark on Kubernetes

Lesson 1: Introduction to Kubernetes and Its Role in Spark
Lesson 2: Running Spark Applications on Kubernetes
Lesson 3: Resource Allocation and Scheduling in Kubernetes
Lesson 4: Scaling and Managing Spark on Kubernetes
Lesson 5: Comparing Spark on YARN vs. Kubernetes

Chapter 16: Apache Spark with Cloud Technologies

Lesson 1: Running Apache Spark on AWS (EMR, S3, Glue)
Lesson 2: Apache Spark on Google Cloud (Dataproc, BigQuery)
Lesson 3: Spark on Microsoft Azure (Databricks, ADLS)
Lesson 4: Spark Integration with Cloud Storage and Data Lakes
Lesson 5: Best Practices for Running Spark in the Cloud

Chapter 17: New Features in the Latest Apache Spark Releases

Lesson 1: Latest Improvements in Spark Core and Performance Enhancements
Lesson 2: Updates in Spark SQL and Structured Streaming
Lesson 3: New Features in MLlib and GraphX
Lesson 4: Enhancements in Kubernetes and Cloud Integrations
Lesson 5: Future Roadmap and Trends in Apache Spark Development

Chapter 18: Real-World Applications of Apache Spark

Lesson 1: Using Spark for Real-Time Analytics
Lesson 2: Apache Spark in Financial Data Processing
Lesson 3: Apache Spark in Healthcare and Genomics
Lesson 4: Apache Spark for E-Commerce and Retail
Lesson 5: Case Studies of Apache Spark in Industry

مدت دوره: 50 + 10 ساعت

تمامی کدهای Spark 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