سرفصل‌های آموزش جامع مهندسی داده

در این بخش، شرکت‌کنندگان با مفاهیم پایه‌ای مهندسی داده و اصول کار با کلان داده‌ها آشنا می‌شوند. این دوره به‌عنوان پایه‌ای برای درک عمیق‌تر فناوری‌های مدرن داده طراحی شده و شامل مباحث نظری و عملی است.

• تعریف چیستی داده و انواع آن: داده‌ها به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند:
  • ساختارمند: داده‌هایی که در قالب جداول با ساختار مشخص (مانند پایگاه‌های داده رابطه‌ای) ذخیره می‌شوند. فرمت‌های رایج شامل CSV، Parquet، و Avro هستند. بهینه‌سازی این داده‌ها با استفاده از کدک‌های فشرده‌سازی مانند Snappy (سرعت بالا) و Gzip (فشرده‌سازی قوی‌تر) برای کاهش حجم و افزایش سرعت انتقال بررسی می‌شود.
  • نیمه‌ساختارمند: داده‌هایی با ساختار منعطف مانند JSON، XML، و YAML. این داده‌ها برای ذخیره‌سازی اطلاعات پیچیده مانند لاگ‌های سیستمی یا داده‌های API مناسب هستند.
  • بدون ساختار: شامل متون، تصاویر، ویدئوها، و فایل‌های صوتی. پردازش این داده‌ها با ابزارهایی purus
  • مثال عملی: تبدیل یک فایل JSON به Parquet با استفاده از Python و fastparquet برای بهینه‌سازی ذخیره‌سازی:

    import pandas as pd
    import json
    # خواندن داده JSON
    with open('data.json') as f:
        data = json.load(f)
    df = pd.DataFrame(data)
    # ذخیره‌سازی به صورت Parquet
    df.to_parquet('data.parquet', compression='snappy')

• معرفی مهندسی داده: مهندسی داده شامل طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده (Data Pipelines) برای جمع‌آوری، پردازش، و ارائه داده‌هاست. فرآیندهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) و ELT (استخراج، بارگذاری، تبدیل) با ابزارهایی مانند Apache NiFi برای جمع‌آوری داده‌های جریانی و Apache Airflow برای مدیریت جریان‌های کاری بررسی می‌شوند. تفاوت معماری‌های Lambda (ترکیب پردازش دسته‌ای و جریانی) و Kappa (تمرکز بر پردازش جریانی) با مثال‌های واقعی از پروژه‌های صنعتی تشریح می‌شود.
• چرخه زندگی مهندس داده: این چرخه شامل مراحل زیر است:
  • جمع‌آوری داده (Ingestion): استفاده از ابزارهایی مانند Flume، Logstash، یا AWS Kinesis برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف.
  • ذخیره‌سازی: استفاده از سیستم‌های فایل توزیع‌شده مانند HDFS، AWS S3، یا Google Cloud Storage.
  • پردازش: پردازش داده‌ها با ابزارهایی مانند Apache Spark، Databricks، یا Flink.
  • ارائه: ارائه داده‌ها از طریق APIهای REST، داشبوردهای BI مانند Tableau یا Power BI، یا گزارش‌های خودکار.
  • مثال عملی: ایجاد یک API ساده با Flask برای ارائه داده‌های پردازش‌شده:

    from flask import Flask, jsonify
    app = Flask(__name__)
    @app.route('/data')
    def get_data():
        data = {'results': pd.read_parquet('data.parquet').to_dict()}
        return jsonify(data)
    app.run()

• مهارت‌های مورد نیاز مهندس داده: مهندسان داده باید به مهارت‌های زیر مسلط باشند:
  • برنامه‌نویسی: تسلط بر Python با کتابخانه‌های Pandas، NumPy، PySpark، و Dask برای پردازش داده‌های بزرگ.
  • SQL پیشرفته: نوشتن پرس‌وجوهای پیچیده در پایگاه‌های داده رابطه‌ای مانند MySQL، PostgreSQL، و NoSQL مانند MongoDB، Redis، و Elasticsearch.
  • مهارت‌های ابری: کار با پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Azure، و GCP برای مدیریت زیرساخت‌های داده.
  • مثال عملی: پردازش داده‌های بزرگ با PySpark:

    from pyspark.sql import SparkSession
    spark = SparkSession.builder.appName('DataProcessing').getOrCreate()
    df = spark.read.csv('data.csv')
    df.groupBy('category').sum('value').show()

• کارگاه حضوری اصول کار با کلان داده‌ها: در این کارگاه، شرکت‌کنندگان یک خط لوله ETL کامل را پیاده‌سازی می‌کنند. مراحل شامل استخراج داده از یک فایل CSV، تبدیل داده‌ها با استفاده از Pandas، و بارگذاری در پایگاه داده SQLite است. همچنین، بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از Parquet و Snappy بررسی می‌شود:

  import pandas as pd
  import sqlite3
  # Extract
  df = pd.read_csv('input.csv')
  # Transform
  df['transformed_column'] = df['value'].apply(lambda x: x * 2)
  df['category'] = df['category'].str.upper()
  # Load to SQLite
  conn = sqlite3.connect('output.db')
  df.to_sql('results', conn, if_exists='replace', index=False)
  # ذخیره‌سازی بهینه با Parquet
  df.to_parquet('output.parquet', compression='snappy')

• Network+: پیکربندی شبکه‌های داده‌محور برای انتقال امن و سریع داده‌ها. این شامل تنظیم آدرس‌های IP استاتیک و داینامیک با ابزارهای ifconfig یا ip، استفاده از پروتکل‌های TCP/IP، UDP، و HTTP/HTTPS، و مانیتورینگ ترافیک شبکه با Wireshark یا tcpdump است. مثال عملی: تنظیم یک آدرس IP استاتیک در لینوکس:

  # تنظیم آدرس IP استاتیک با netplan
  sudo nano /etc/netplan/01-netcfg.yaml
  # محتوای فایل:
  network:
    version: 2
    ethernets:
      eth0:
        addresses: [192.168.1.100/24]
        gateway4: 192.168.1.1
        nameservers:
          addresses: [8.8.8.8, 8.8.4.4]
  # اعمال تغییرات
  sudo netplan apply

این بخش به آموزش جامع سیستم‌عامل لینوکس برای مهندسان داده می‌پردازد که برای مدیریت سرورهای داده‌محور و اجرای ابزارهای کلان داده ضروری است.

• آشنایی با توزیع‌های مختلف لینوکس: بررسی توزیع‌های Ubuntu، CentOS، Debian، و Red Hat. پیکربندی کرنل لینوکس با استفاده از sysctl برای بهینه‌سازی عملکرد سرورهای داده‌محور. مدیریت سرویس‌ها با systemd برای کنترل ابزارهایی مانند Apache Spark و Hadoop. مثال عملی: نصب و راه‌اندازی Apache Spark در Ubuntu:

  sudo apt update
  sudo apt install openjdk-11-jdk
  wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.4.0/spark-3.4.0-bin-hadoop3.tgz
  tar -xzf spark-3.4.0-bin-hadoop3.tgz
  sudo mv spark-3.4.0-bin-hadoop3 /opt/spark
  export SPARK_HOME=/opt/spark
  export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

• اصول بکارگیری خط فرمان لینوکس: تسلط بر دستورات Bash برای پردازش داده‌های متنی بزرگ. دستورات کلیدی شامل grep، awk، sed، و cut. مدیریت پروسه‌ها با ps aux، top، htop، و kill. مثال عملی: استخراج داده‌های خاص از یک فایل لاگ:

  # استخراج خطوط حاوی ERROR از فایل لاگ
  grep ERROR /var/log/app.log > errors.log
  # پردازش با awk برای استخراج ستون‌های خاص
  awk '{print $1, $3}' errors.log > processed_errors.log

• نحوه‌ی مدیریت فایل: کار با فایل‌سیستم‌های ext4، XFS، Btrfs، و NFS. مدیریت دسترسی‌ها با chmod، chown، و ACL برای امنیت داده‌ها. فشرده‌سازی و آرشیو با tar، gzip، و zip. مثال عملی: فشرده‌سازی و انتقال فایل‌های داده:

  # فشرده‌سازی دایرکتوری داده‌ها
  tar -czvf data_backup_$(date +%F).tar.gz /data
  # انتقال به سرور دیگر
  scp data_backup_$(date +%F).tar.gz user@remote:/backup

• چگونگی پیکربندی شبکه و سخت‌افزار: تنظیم شبکه با ابزارهای netplan، nmcli، و ifconfig. مدیریت فایروال با ufw یا iptables برای محافظت از سرورهای داده. مانیتورینگ منابع با htop، vmstat، و iostat. مثال عملی: تنظیم فایروال برای دسترسی به Apache Spark:

  # باز کردن پورت 4040 برای Spark UI
  sudo ufw allow 4040/tcp
  # بررسی وضعیت فایروال
  sudo ufw status

• اسکریپت‌نویسی: نوشتن اسکریپت‌های Bash برای خودکارسازی وظایف مانند بکاپ‌گیری، مانیتورینگ، و پردازش داده‌ها. زمان‌بندی وظایف با cron و anacron. مثال عملی: اسکریپت بکاپ‌گیری خودکار:

  #!/bin/bash
  # بکاپ‌گیری داده‌ها
  BACKUP_DIR=/backup
  DATA_DIR=/data
  tar -czvf $BACKUP_DIR/backup_$(date +%F).tar.gz $DATA_DIR
  # حذف بکاپ‌های قدیمی‌تر از 7 روز
  find $BACKUP_DIR -name "*.tar.gz" -mtime +7 -delete
  # زمان‌بندی با cron
  echo "0 2 * * * /backup.sh" | crontab

• کارگاه حضوری لینوکس: راه‌اندازی یک سرور Ubuntu، نصب و پیکربندی Apache Spark و HDFS، و اجرای یک Job ساده برای پردازش داده‌های نمونه. شرکت‌کنندگان یک فایل CSV را در HDFS ذخیره کرده و با Spark پردازش می‌کنند:

  from pyspark.sql import SparkSession
  spark = SparkSession.builder.appName('Workshop').getOrCreate()
  df = spark.read.csv('hdfs://localhost:9000/data/sample.csv')
  df.groupBy('category').count().write.parquet('hdfs://localhost:9000/output')

این بخش به آموزش استفاده از Docker و Kubernetes برای مدیریت و استقرار خطوط لوله داده در محیط‌های مقیاس‌پذیر می‌پردازد.

• اصول داکر: آشنایی با مفاهیم کانتینرها، ایمیج‌ها، و مدیریت آن‌ها با دستورات docker build، docker run، docker ps، و docker-compose. بهینه‌سازی ایمیج‌ها با استفاده از Multi-Stage Builds برای کاهش حجم ایمیج‌ها. مثال عملی: ساخت یک ایمیج سفارشی برای Apache Airflow:

  # Dockerfile
  FROM apache/airflow:2.7.0
  COPY requirements.txt .
  RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
  # requirements.txt
  pandas==2.2.2
  pyspark==3.4.0
  # ساخت و اجرای ایمیج
  docker build -t my-airflow .
  docker run -p 8080:8080 my-airflow

• اصول کوبرنیتیز: مدیریت خوشه‌های Kubernetes با ابزار kubectl. تعریف موجودیت‌های Pod، Deployment، Service، و Ingress برای مدیریت کانتینرهای داده‌محور. مقیاس‌پذیری خودکار با HPA و مدیریت منابع با ResourceQuotas. مثال عملی: استقرار یک Deployment در Kubernetes:

  # deployment.yaml
  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  metadata:
    name: airflow-deployment
  spec:
    replicas: 3
    selector:
      matchLabels:
        app: airflow
    template:
      metadata:
        labels:
          app: airflow
      spec:
        containers:
        - name: airflow
          image: my-airflow:latest
          ports:
          - containerPort: 8080
  # اعمال Deployment
  kubectl apply -f deployment.yaml

• کارگاه حضوری داکر: استقرار یک خط لوله داده با Apache Airflow در یک کانتینر داکر و مدیریت آن در یک خوشه Kubernetes. شرکت‌کنندگان یک Dockerfile و docker-compose.yml برای اجرای Airflow و اتصال به PostgreSQL ایجاد می‌کنند:

  # docker-compose.yml
  version: '3.8'
  services:
    postgres:
      image: postgres:13
      environment:
        POSTGRES_USER: airflow
        POSTGRES_PASSWORD: airflow
        POSTGRES_DB: airflow
    airflow:
      image: my-airflow:latest
      ports:
        - "8080:8080"
      depends_on:
        - postgres
      environment:
        AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: LocalExecutor
        AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://airflow:airflow@postgres/airflow
  # اجرای سرویس‌ها
  docker-compose up -d

این بخش به آموزش مفاهیم پایه پایگاه‌های داده رابطه‌ای با تمرکز بر PostgreSQL می‌پردازد.

• مدل‌های رابطه‌ای: طراحی مدل‌های ERD با ابزارهایی مانند pgAdmin یا DBDiagram. تعریف روابط یک به یک، یک به چند، و چند به چند با کلیدهای اصلی (Primary Key) و خارجی (Foreign Key). مثال عملی: طراحی جدول برای سیستم مدیریت انبار:

  CREATE TABLE products (
      id SERIAL PRIMARY KEY,
      name VARCHAR(100) NOT NULL,
      price DECIMAL(10,2) NOT NULL
  );
  CREATE TABLE orders (
      id SERIAL PRIMARY KEY,
      product_id INT REFERENCES products(id),
      quantity INT NOT NULL,
      order_date DATE NOT NULL
  );

• نرمال‌سازی داده‌ها: اعمال مراحل نرمال‌سازی (1NF، 2NF، 3NF، BCNF) برای کاهش افزونگی و بهبود کارایی. بررسی مشکلات ناشی از داده‌های غیرنرمال مانند ناهنجاری‌های درج، حذف، و به‌روزرسانی. مثال عملی: نرمال‌سازی جدول فروش:

  CREATE TABLE customers (
      customer_id SERIAL PRIMARY KEY,
      name VARCHAR(100),
      email VARCHAR(100)
  );
  CREATE TABLE orders (
      order_id SERIAL PRIMARY KEY,
      customer_id INT REFERENCES customers(customer_id),
      product_id INT REFERENCES products(id),
      quantity INT
  );

• دستورات SQL: نوشتن پرس‌وجوهای پیشرفته با استفاده از SELECT، JOIN، SUBQUERY، UNION، و توابع تجمیعی (COUNT، SUM، AVG). مثال عملی: پرس‌وجوی تحلیلی برای گزارش‌گیری:

  SELECT c.name, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.quantity * p.price) AS total_revenue
  FROM customers c
  JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
  JOIN products p ON o.product_id = p.id
  GROUP BY c.name
  HAVING COUNT(o.order_id) > 5
  ORDER BY total_revenue DESC;

• عملیات مربوط به جداول: ایجاد ایندکس‌های B-Tree، Hash، و GIN برای بهبود عملکرد پرس‌وجوها. مدیریت تراکنش‌ها با ویژگی‌های ACID. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با EXPLAIN ANALYZE. مثال عملی: بهینه‌سازی یک پرس‌وجو:

  CREATE INDEX idx_product_name ON products(name);
  EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM products WHERE name = 'Laptop';

• کارگاه حضوری پایگاه داده مقدماتی (PostgreSQL): طراحی و پیاده‌سازی یک پایگاه داده PostgreSQL برای یک سیستم مدیریت انبار. شرکت‌کنندگان جداول نرمال‌شده ایجاد کرده، داده‌های نمونه وارد می‌کنند، و پرس‌وجوهای تحلیلی برای گزارش‌گیری اجرا می‌کنند. مثال عملی:

  CREATE TABLE warehouse (
      id SERIAL PRIMARY KEY,
      product_id INT REFERENCES products(id),
      stock INT NOT NULL,
      last_updated TIMESTAMP
  );
  INSERT INTO warehouse (product_id, stock, last_updated)
  VALUES (1, 100, NOW());
  SELECT p.name, w.stock
  FROM products p
  JOIN warehouse w ON p.id = w.product_id
  WHERE w.stock < 10;

این بخش به بررسی مفاهیم انبار داده و ابزارهای تحلیلی مانند Trino برای پردازش داده‌های بزرگ می‌پردازد.

• معرفی انواع پایگاه‌داده‌ها: مقایسه پایگاه‌های داده رابطه‌ای (PostgreSQL، MySQL)، NoSQL (MongoDB، Cassandra)، و تحلیلی (Snowflake، BigQuery، Redshift) از نظر معماری، مقیاس‌پذیری، و کاربردهای تحلیلی و تراکنشی.
• انواع مدل‌های ذخیره‌سازی داده: بررسی تفاوت‌های Data Lake، Data Warehouse، و Data Mart. استفاده از فرمت‌های ستونی مانند Parquet و ORC برای ذخیره‌سازی بهینه و کاهش زمان پردازش. مثال عملی: ذخیره‌سازی داده در Parquet با PySpark:

  from pyspark.sql import SparkSession
  spark = SparkSession.builder.appName('DataLake').getOrCreate()
  df = spark.read.csv('data.csv')
  df.write.parquet('s3a://bucket/data.parquet', compression='snappy')

• انواع پردازش داده: پردازش دسته‌ای با Apache Spark و پردازش جریانی با Apache Kafka و Flink. مقایسه OLTP (پردازش تراکنش‌های بلادرنگ) و OLAP (تحلیل داده‌های بزرگ). مثال عملی: پردازش دسته‌ای با Spark:

  df = spark.read.parquet('s3a://bucket/data.parquet')
  df.groupBy('region').agg({'sales': 'sum'}).show()

• معرفی انبار داده: طراحی مدل‌های Star Schema و Snowflake Schema برای سازمان‌دهی داده‌های تحلیلی. مثال عملی: ایجاد یک Star Schema در PostgreSQL:

  CREATE TABLE dim_product (
      product_id SERIAL PRIMARY KEY,
      name VARCHAR(100),
      category VARCHAR(50)
  );
  CREATE TABLE fact_sales (
      sale_id SERIAL PRIMARY KEY,
      product_id INT REFERENCES dim_product(product_id),
      date_id INT REFERENCES dim_date(date_id),
      sales_amount DECIMAL(10,2)
  );

• پردازش موازی داده‌ها: استفاده از معماری MPP در ابزارهایی مانند Trino، Snowflake، و BigQuery برای اجرای پرس‌وجوهای مقیاس‌پذیر. مثال عملی: اجرای یک پرس‌وجوی Trino:

  SELECT region, SUM(sales_amount) AS total_sales
  FROM hive.default.sales_data
  GROUP BY region
  ORDER BY total_sales DESC;

• آشنایی با Trino: اجرای پرس‌وجوهای فدرال روی منابع داده ناهمگن مانند Hive، MySQL، PostgreSQL، و S3. پیکربندی Trino برای اتصال به Data Lake. مثال عملی: اتصال Trino به S3:

  # پیکربندی catalog در Trino
  # فایل: etc/catalog/hive.properties
  connector.name=hive
  hive.metastore.uri=thrift://hive-metastore:9083
  hive.s3.aws-access-key=your_access_key
  hive.s3.aws-secret-key=your_secret_key
  # اجرای پرس‌وجو
  SELECT * FROM hive.default.sales_data LIMIT 10;

• کارگاه حضوری انبار داده (Trino): اتصال Trino به یک Data Lake در S3، ذخیره‌سازی داده‌ها در فرمت Parquet، و اجرای پرس‌وجوهای تحلیلی برای گزارش‌گیری. مثال عملی:

  SELECT d.year, SUM(s.sales_amount) AS total_sales
  FROM hive.default.sales_data s
  JOIN hive.default.dim_date d ON s.date_id = d.date_id
  GROUP BY d.year
  ORDER BY total_sales DESC;

این بخش به آموزش پایگاه‌های داده پیشرفته NoSQL و تحلیلی مانند Cassandra و Clickhouse می‌پردازد.

• مباحث پیشرفته SQL: استفاده از Window Functions، CTE، و Recursive CTE برای پرس‌وجوهای پیچیده. مثال عملی: استفاده از Window Functions در PostgreSQL:

  SELECT name, sales_amount,
         RANK() OVER (PARTITION BY region ORDER BY sales_amount DESC) AS sales_rank
  FROM sales_data;

• آشنایی با Cassandra: طراحی مدل داده ستونی با CQL. تنظیم Consistency Levels (مانند QUORUM، ONE) و Replication Factor برای مقیاس‌پذیری و تحمل خطا. مثال عملی: ایجاد جدول در Cassandra:

  CREATE KEYSPACE warehouse
  WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': 3};
  CREATE TABLE warehouse.products (
      id UUID PRIMARY KEY,
      name TEXT,
      price DECIMAL,
      stock INT
  );
  INSERT INTO warehouse.products (id, name, price, stock)
  VALUES (uuid(), 'Laptop', 1000.00, 50);

• آشنایی با Clickhouse: معماری ستونی برای پردازش سریع داده‌های OLAP. استفاده از فشرده‌سازی داده و ایندکس‌های Skip Index برای بهینه‌سازی. مثال عملی: ایجاد جدول و پرس‌وجو در Clickhouse:

  CREATE TABLE sales (
      sale_id UInt64,
      product_id UInt32,
      sale_date Date,
      amount Float64
  ) ENGINE = MergeTree()
  ORDER BY (sale_date, product_id);
  SELECT product_id, SUM(amount) AS total
  FROM sales
  GROUP BY product_id
  ORDER BY total DESC
  LIMIT 10;

• کارگاه حضوری پایگاه داده پیشرفته (Cassandra & Clickhouse): پیاده‌سازی یک سیستم داده توزیع‌شده با Cassandra برای تراکنش‌های بلادرنگ و Clickhouse برای تحلیل‌های تحلیلی. مثال عملی: انتقال داده از Cassandra به Clickhouse با Python:

  from cassandra.cluster import Cluster
  import clickhouse_driver
  # اتصال به Cassandra
  cluster = Cluster(['localhost'])
  session = cluster.connect('warehouse')
  rows = session.execute('SELECT * FROM products')
  # اتصال به Clickhouse
  client = clickhouse_driver.Client('localhost')
  client.execute('INSERT INTO sales (sale_id, product_id, sale_date, amount) VALUES',
                 [(row.id, row.product_id, row.sale_date, row.amount) for row in rows])

این بخش به آموزش ابزارهای کلان داده مانند Hadoop، Spark، و Kafka برای پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ می‌پردازد.

• آشنایی با هدوپ: ذخیره‌سازی داده در HDFS و پردازش با MapReduce. مدیریت منابع با YARN و هماهنگی با Zookeeper. مثال عملی: اجرای یک Job MapReduce در Hadoop:

  hadoop jar hadoop-examples.jar wordcount /input /output

• آشنایی با اسپارک: پردازش داده‌های توزیع‌شده با Spark Core، Spark SQL، Spark Streaming، و MLlib. مثال عملی: پردازش داده با Spark SQL:

  from pyspark.sql import SparkSession
  spark = SparkSession.builder.appName('SparkSQL').getOrCreate()
  df = spark.read.parquet('hdfs://localhost:9000/data')
  df.createOrReplaceTempView('sales')
  spark.sql('SELECT region, SUM(sales) AS total FROM sales GROUP BY region').show()

• معرفی مفهوم کلان‌داده: بررسی ویژگی‌های Volume، Velocity، Variety، Veracity، و Value. مثال عملی: تحلیل داده‌های بزرگ با Spark و Parquet.
• معرفی پایگاه داده توزیع‌شده: طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر با Sharding و Replication. مثال عملی: تنظیم Sharding در MongoDB:

  sh.enableSharding('warehouse')
  sh.shardCollection('warehouse.products', {'id': 'hashed'})

• اصول Streaming: پردازش داده‌های جریانی با Apache Kafka و Spark Streaming. مقایسه معماری‌های Lambda و Kappa. مثال عملی: پردازش جریانی با Spark Streaming:

  from pyspark.sql import SparkSession
  spark = SparkSession.builder.appName('KafkaStream').getOrCreate()
  df = spark.readStream.format('kafka') \
      .option('kafka.bootstrap.servers', 'localhost:9092') \
      .option('subscribe', 'topic1') \
      .load()
  df.selectExpr('CAST(value AS STRING)').writeStream \
      .format('console').start().awaitTermination()

• آشنایی با کافکا: مدیریت پیام‌های جریانی با Topic، Partition، و Consumer Groups. مثال عملی: ایجاد یک Topic در Kafka:

  kafka-topics.sh --create --topic sales-data --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 3 --replication-factor 2

• کارگاه حضوری کلان داده (Spark & Kafka): پیاده‌سازی یک خط لوله داده جریانی با Spark Streaming و Kafka برای تحلیل داده‌های بلادرنگ از حسگرهای IoT:

  from pyspark.sql import SparkSession
  spark = SparkSession.builder.appName('IoTStream').getOrCreate()
  df = spark.readStream.format('kafka') \
      .option('kafka.bootstrap.servers', 'localhost:9092') \
      .option('subscribe', 'iot-data') \
      .load()
  df.selectExpr('CAST(value AS STRING) AS sensor_data') \
      .writeStream.format('parquet') \
      .option('path', 'hdfs://localhost:9000/iot-output') \
      .option('checkpointLocation', '/checkpoint') \
      .start().awaitTermination()

این بخش به آموزش مفاهیم CI/CD و ابزارهای مرتبط برای خودکارسازی فرآیندهای توسعه و استقرار خطوط لوله داده می‌پردازد.

• اصول توسعه نرم‌افزار: بررسی مراحل SDLC شامل تحلیل نیازمندی‌ها، طراحی، توسعه، تست، و استقرار. معرفی متدولوژی‌های Waterfall و Agile. مثال عملی: تعریف یک پروژه در Jira برای مدیریت خط لوله داده.
• آشنایی با اصول رویکردهای چابک: پیاده‌سازی Agile و Scrum با استفاده از ابزارهای مدیریت پروژه مانند Jira، Trello، یا Asana. مثال عملی: تنظیم یک بورد Scrum در Jira برای تیم مهندسی داده.
• اصول استفاده از GitLab و SonarQube: مدیریت کد منبع با GitLab، تنظیم خطوط لوله CI/CD، و تحلیل کیفیت کد با SonarQube. مثال عملی: تنظیم یک خط لوله CI/CD در GitLab:

  # .gitlab-ci.yml
  stages:
    - build
    - test
    - deploy
  build_job:
    stage: build
    script:
      - echo "Building data pipeline..."
      - docker build -t my-data-pipeline .
  test_job:
    stage: test
    script:
      - echo "Running tests..."
      - docker run my-data-pipeline pytest
  deploy_job:
    stage: deploy
    script:
      - echo "Deploying to Kubernetes..."
      - kubectl apply -f deployment.yaml

• چرخه عمر DevOps: یکپارچه‌سازی CI/CD با ابزارهای داده مانند Apache Airflow، Spark، و Docker. مثال عملی: خودکارسازی استقرار Airflow با GitLab CI:

  # .gitlab-ci.yml
  deploy_airflow:
    stage: deploy
    script:
      - docker push my-airflow:latest
      - kubectl apply -f airflow-deployment.yaml

• کارگاه حضوری CICD: پیاده‌سازی یک خط لوله CI/CD در GitLab برای استقرار یک اپلیکیشن داده‌محور. شرکت‌کنندگان یک پروژه داده را با Docker و Kubernetes مستقر می‌کنند:

  # .gitlab-ci.yml
  stages:
    - build
    - test
    - deploy
  build_job:
    stage: build
    script:
      - docker build -t my-data-app .
      - docker push my-data-app:latest
  test_job:
    stage: test
    script:
      - docker run my-data-app pytest
  deploy_job:
    stage: deploy
    script:
      - kubectl apply -f k8s-deployment.yaml