Apache Iceberg و معماری Lakehouse با چند موتور پردازشی

قیمت فعلی: ۳۴۹,۰۰۰ ۱۷۴,۵۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آشنایی با دوره Apache Iceberg و معماری Lakehouse با چند موتور پردازشی

اگه با دنیای داده‌های حجیم سروکار داری، حتماً این جمله به گوشت خورده که «داده‌ها نفت جدیدن». ولی خب، نگهداری و مدیریت همین داده‌ها وقتی حجمشون از یه حدی رد می‌شه، تبدیل به یه چالش جدی می‌شه. اینجاست که مفاهیمی مثل Apache Icebe...

آشنایی با دوره Apache Iceberg و معماری Lakehouse با چند موتور پردازشی

اگه با دنیای داده‌های حجیم سروکار داری، حتماً این جمله به گوشت خورده که «داده‌ها نفت جدیدن». ولی خب، نگهداری و مدیریت همین داده‌ها وقتی حجمشون از یه حدی رد می‌شه، تبدیل به یه چالش جدی می‌شه. اینجاست که مفاهیمی مثل Apache Iceberg و معماری Lakehouse وارد میدان می‌شن.

Apache Iceberg یه فرمت جدولیه که بهت اجازه می‌ده روی دریاچه داده‌ات (Data Lake) مثل یه دیتابیس واقعی کار کنی؛ یعنی همون آزادی و انعطاف دریاچه، ولی با دقت و ساختار یه انبار داده. ترکیب این دو تا، همون چیزیه که بهش می‌گن Lakehouse. حالا اگه بخوایم این معماری رو با چند موتور پردازشی مثل Spark، Flink یا Trino به کار بگیریم، ماجرا جذاب‌تر هم می‌شه.

چرا این دوره؟

• چون خیلی از تیم‌های داده هنوز بین Data Lake و Data Warehouse گیر کردن و نمی‌دونن چطور بهترین استفاده رو از هر دو ببرن.
• چون Iceberg داره تبدیل به یه استاندارد صنعتی می‌شه و آشنایی باهاش عملاً یه مزیت شغلی حساب می‌شه.
• چون یاد می‌گیری چطور یه معماری بسازی که هم مقیاس‌پذیر باشه، هم هزینه‌ها رو کنترل کنه، هم از قفل‌شدن روی یه موتور خاص جلوگیری کنه.

چی یاد می‌گیری؟ 🎯

توی این دوره، از مفاهیم پایه شروع می‌کنیم و کم‌کم می‌ریم سراغ پیاده‌سازی‌های واقعی. چیزهایی که قراره باهاشون آشنا بشی:

• مفاهیم بنیادین Apache Iceberg و اینکه چرا به وجود اومد
• ساختار جدول‌ها، Snapshotها، و مدیریت نسخه‌ها در Iceberg
• تفاوت Lakehouse با Data Lake و Data Warehouse به زبان ساده
• چطور چند موتور پردازشی مختلف رو روی یه Lakehouse واحد راه‌اندازی کنی
• سناریوهای واقعی مثل Time Travel، Schema Evolution و مدیریت پارتیشن‌ها

این دوره به کارت میاد اگه...

فرض کن یه پروژه دانشگاهی داری که توش باید حجم زیادی از داده‌های خام رو تحلیل کنی. با روش‌های سنتی، یا باید کلی هزینه برای یه انبار داده سنگین بدی، یا توی دریاچه داده‌ات غرق می‌شی. با معماری Lakehouse و Iceberg، می‌تونی همون داده‌های خام رو توی دریاچه نگه داری، هم به شکل ساختارمند و سریع روشون کوئری بزنی. این یعنی هم پول کمتری خرج می‌کنی، هم انعطاف بیشتری داری.

یه نگاه سریع به مشخصات دوره 📋

سوال‌هایی که شاید تو ذهنت باشه

این دوره برای من مناسبه؟ اگه یه مهندس داده‌ای، یا دانشجوی ارشد رشته‌های مرتبط با داده و می‌خوای از مفاهیم کلاسیک فراتر بری، این دوره دقیقاً همون چیزیه که دنبالش هستی. حتی اگه تازه با Iceberg آشنا شدی، مسیر یادگیری طوری چیده شده که گیج نشی.

فرقش با دوره‌های مشابه چیه؟ تمرکز اصلی اینجاست که یاد بگیری چطور این معماری رو توی محیط‌های واقعی با چند موتور مختلف پیاده کنی؛ نه