أسس Hadoop ومعالجة البيانات الموزعة

مع تزايد حجم البيانات العالمية بشكل كبير، تكافح أنظمة قواعد البيانات التقليدية لتخزين وتحليل مجموعات البيانات الضخمة. إن فهم كيفية إدارة الأنظمة الموزعة للبيانات الضخمة (big data) هو مهارة أساسية للمطورين المعاصرين ومحللي البيانات ومهندسي الأنظمة. ترشدك هذه الدورة النصية فقط عبر المفاهيم الأساسية للحوسبة الموزعة، وتوضح لك كيف يحل Hadoop تحديات البيانات الضخمة. ستنتقل من فهم قيود التخزين الأساسية إلى تصور سير عمل معالجة البيانات الذي يعمل بكفاءة عبر عقد حاسوب متعددة. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لـ Hadoop، بما في ذلك نظام الملفات الموزع لـ Hadoop (HDFS) و MapReduce. - شرح كيفية تعامل التخزين الموزع مع تكرار البيانات (data replication) وتحمل الأخطاء (fault tolerance) والتوافر العالي (high availability). - تحليل نموذج برمجة MapReduce من خلال تتبع البيانات عبر مراحل map و shuffle و reduce. - مقارنة إعدادات Hadoop التقليدية مع التخزين الحديث للكائنات القائم على السحابة (cloud-based object storage) وهندسة البيانات الهجينة (hybrid data architectures). - التدرب على تصميم سير عمل البيانات المفاهيمي لحل مشكلات معالجة البيانات الضخمة الشائعة مثل تجميع السجلات (log aggregation). ستبدأ بالتعريفات الأساسية للبيانات الضخمة والأنظمة الموزعة قبل استكشاف بنية HDFS وسير تنفيذ MapReduce. وأخيراً، ستتعلم كيف تتكامل الأنظمة البيئية السحابية الحديثة مع أنماط البيانات الضخمة التأسيسية هذه. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين المطلقين في مجال البيانات الضخمة، ولا تتطلب أي خبرة سابقة في الأنظمة الموزعة أو البرمجة المتوازية. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساس قوي في معالجة البيانات على نطاق واسع.