easyT
  • Subscribe
Sign In
easyT
  • Diplomas
  • Courses
  • E-books
  • Instructors
  • Subscribe
Sign In

Browse

  • All courses
  • Diplomas
  • Subscribe
  • Instructors

Account

  • My courses
  • Purchases
  • Wishlist
  • Settings

Join us

  • Become an instructor
  • Affiliate program
  • About us

Get the app

Apps in development
All rights reserved © 2003-2026 · easyT.onlineTerms & conditionsPrivacy policyRefund policyContact usVerify a certificate
Data Scienceعربى

البيانات الضخمة واستخداماتها باستخدام هادووب و سبارك

استخدام البيانات الضخمة في التطبيقات الذكية

Unlock the power of big data with practical insights and hands-on techniques.

4.6(32)523 pages11 chapters0 learners

What you'll learn

  • Understanding big data concepts
  • Using Hadoop for data storage
  • Implementing data processing with Spark
  • Analyzing large datasets efficiently
  • Building data pipelines
  • Applying big data solutions in real-world scenarios
البيانات الضخمة واستخداماتها باستخدام هادووب و سبارك
$3.99
Buy now

About this book

استخدام البيانات الضخمة مع هادووب وسبارك

Who this book is for

  • Data analysts
  • Software engineers
  • Business intelligence professionals
  • IT managers
  • Students in data science

Why read this book

  • Hands-on approach with practical examples
  • Covers both Hadoop and Spark technologies
  • Suitable for all skill levels
  • Focus on real-world applications

Table of contents

1

مقدمة عن البيانات الضخمة

  1. Introduction To BigData
  2. مقدمة
  3. خصائص البيانات الضخمة
  4. الحجم
  5. السرعة Velocity
  6. متنوع Variety
  7. الموثوقية veracity
  8. قيمة Value
  9. أمثلة محددة المجال للبيانات الضخمة Domain Specific example of bigData
  10. مجال الويب
  11. مراقبة الأداء: performance monitoring
  12. استهداف الإعلانات والتحليلات Ad Targeting & Analytics
  13. توصية المحتوى content recommendations
  14. الأمور المالية financial
  15. نمذجة مخاطر الائتمان
  16. كشف الاحتيال fraude detection
  17. رعاية صحية
  18. الترصد الوبائي Epidemiological Surveillance
  19. تطبيق استخبارات القرار القائم على تشابه المريض
  20. التنبؤ بأحداث المخدرات العكسية
  21. كشف المطالبات الغريبة
  22. الطب القائم على الأدلة
  23. مراقبة الصحة في الوقت الحقيقي
  24. انترنت الأشياء internet of Things
  25. كشف التسلل Intrusion Detection
  26. المواقف الذكية smart garages
  27. الطرق الذكية smart roads
  28. مراقبة الصحة الإنشائية structural health monitoring
  29. الري الذكي smart irrigation
  30. بيئة enivirmonment
  31. مراقبة الطقس weather monitoring
  32. مراقبة تلوث الهواء Air Polution Monitoring
  33. مراقبة التلوث الضوضائي Noise Pollution monitoring
  34. كشف حرائق الغابات forest fire detection
  35. كشف فيضانات الأنهارRiver flood detection
  36. مراقبة جودة المياه water quality monitoring
  37. النقل والخدمات اللوجستية
  38. تتبع الأسطول في الوقت الحقيقي
  39. مراقبة الشحنات
  40. حلول إدارة الشحن لأنظمة النقل
  41. تشخيص المركبات عن بعد Remote Vehicle Diagnistic
  42. إنشاء وجدولة الطريق Routing Generation And scheduling
  43. أنظمة النقل الحديثة مدفوعة بالبيانات
  44. التوصيل المحلي المفرط hyper local delivary
  45. مجمعات الكابينة / سيارات الأجرة Cap Taxy Agregator
  46. الصناعة
  47. تشخيص الجهاز والتنبؤ به
  48. تحليل مخاطر العمليات الصناعية Risk Analysis of Industrial Operations
  49. تخطيط ومراقبة الإنتاج Production Planning and Control
  50. قياس تخطيط الإنتاج وأنظمة التحكم
  51. بيع بالتجزئة Retail Business
  52. توصيات العملاء Customer Recommendations
  53. تحسين تخطيط المتجر store layout optemisation
  54. توقع الطلب forecasting demand
  55. تدفق التحليلات للبيانات الضخمة Analytics Flow for Big Data
  56. جمع البيانات Data Collection
  57. تحضير البيانات Data Preparation
  58. أنواع التحليل Analysis types
  59. طرق التحليل Analysis Modes
  60. رسم البيانات Data Visualisation
  61. مخازن البيانات الضخمة big data stacks
  62. مصادر البيانات الخام Raw Data Sources
  63. مراقبة الاداء performance monitoring
  64. وسائل الاتصال بالبيانات Data Access Connectors
  65. التراسل باستخدام طريقة النشر والاشتراك publish subscribe messaging
  66. موصلات مصدر بالوعة :source sink connectors
  67. موصلات قاعدة البيانات Database connectors
  68. قوائم انتظار الرسائل Messaging Queues
  69. الموصلات المخصصة
  70. مخزن البيانات Data storage
  71. تحليلات الدُفعات Batch Analysis
  72. تحليلات في الوقت الحقيقي Real Time Data Analytics
  73. استعلام تفاعلي interactive query
  74. خدمة قواعد البيانات والويب وأطر التصور
  75. الربط بين تدفق التحليلات وحزم البيانات الضخمة
  76. لتنظيف البيانات وتحويلها
  77. جمع البيانات Data collection
  78. تحضير البيانات Data Preparation
  79. أنواع التحليل Analytics Types
  80. أنماط التحليل Analysis Modes
  81. التصورات
2

مقدمة سبارك

  1. Classes and objects
  2. نظرة عامة عن سبارك
  3. تاريخ سبارك
  4. مفاهيم سبارك الأساسية والبناء المعمارى
  5. الفصل 1 مقدمة لأباتشي سبارك
  6. مجموعات سبارك ونظام إدارة الموارد
  7. تطبيق سبارك Spark application
  8. الذاكرة الموحدة لسبارك spark unfied stck
  9. قلب محرك سبارك
  10. سبارك SQL
  11. البث المنتظم لبيانات سبارك spark structured streaming
  12. مكتبة spark MPlib
  13. مكتبة SparkR
  14. تطبيقات Apache Spark
  15. مثال على تطبيق سبارك Example of Spark Application
3

إعداد مخازن البيانات

  1. Setting up BigData Stack
  2. تشغيل نسخة امازون AWS EC2
  3. إعداد Apache Ambari
  4. أوامر لإعداد Ambari
  5. خطوة اعداد المدراء assigning masters
  6. ادوات بيانات Cloudera CDH
  7. امازون ايلاستيك ماب رديوس Amazon Elastic MapReduce (EMR)
  8. واجهة ال Azure HDInsight
4

أنماط البيانات الكبرى

  1. BigData Pattern
  2. مكونات التحليلات المعمارية وأنماط التصميم
  3. تسوية التحميل مع قوائم الانتظار
  4. موازنة الأحمال مع العديد من المستهلكين
  5. اختيار القائد leader election
  6. التقسيم sharding
  7. الاتساق والتوافر وتسامح التقسيم (CAP) Consistency, Availability & Partition Tolerance (CAP)
  8. فلتر بلوم bloom filter
  9. الآراء المجسدة materialized view
  10. بناء دالة المبدا Lambda Structure
  11. مجدول - وكيل – مشرف Scheduler-Agent-Supervisor
  12. الموصلات والفلاتر pipes and filters
  13. خدمة ويب web services
  14. الإجماع في الأنظمة الموزعة consensus in distributed systems
  15. أنماط MapReduce
  16. ال MapReduce
  17. تطبيقات على ال Map Reduce
  18. التلخيص العددي Numrical Summarization
  19. عدد Count
  20. القيم العظمى والصغرى Max/Min
  21. متوسط Average
  22. أعلى ن Top N
  23. المنقي أو الفلتر filter Pattern
  24. الفهرس المعكوس Inverted Index
5

قواعد بيانات

  1. NoSQL
  2. قواعد بيانات القيمة الرئيسية key-value database
  3. أنواع البيانات
  4. أمازون دينامو دي بي
  5. متطلبات الأداء. DynamoDB
  6. لتصميم قاعدة بيانات Dynamodb
  7. قواعد بيانات الوثيقة document database
  8. MongoDB
  9. اوامر ضبط واعداد قاعدة بيانات MonoDb
  10. اوامر ال shell لقاعدة بيانات mongoDb
  11. قواعد بيانات الأسرة العمود column Database
  12. قاعدة بيانات HBase
  13. نموذج البيانات Data Model
  14. هندسة عامة Architecture
  15. تخزين البيانات والعمليات
  16. يدعم HBase العمليات التالية
  17. مسار القراءة :Read Path
  18. مسار الكتابة write Path
  19. الضغط compactors
  20. مرشحات بلوم :bloom filters
  21. أمثلة على استخدام HBase
  22. سطر الأوامر
  23. أمثلة على HBase – Python
  24. عمل backup
  25. مؤشرات الخادم server metrix
  26. قواعد بيانات الرسم البياني graph Database
  27. قاعدة بيانات الرسم البيانى Neo4j
6

الاستعلام عن البيانات

  1. Data Acquisition
  2. اعتبارات الاستعلام عن البيانات
  3. نوع المصدر data source
  4. السرعة velocity
  5. آلية الابتلاع Ingestion Mechanism
  6. إطار العمل لإرسال واستقبال الرسائل
  7. تركيب النظام اباتش كافكا Apache Kafca
  8. الاجزاء partitations
  9. نشر الرسائل publishing messaging
  10. استهلاك الرسائل consuming messages
  11. تخزين السجل والضغط log storage and compacting
  12. أمازون كينيسيس
  13. أنظمة جمع البيانات الضخمة BigData collection systems
  14. أباتشي فلوم Apache Flume
  15. بناء Flume fume Architecture
  16. مصادر التدفق Flume Sources
  17. مصدر NetCat
  18. مصدر المولد
  19. مصدر سجل النظام
  20. مصدر HTTP
  21. مصدر مخصص
  22. نقاط استهلاك بيانات Flume او Flume Sinks
  23. Avro Sink
  24. File Roll Sink
  25. قنوات Flume
  26. قناة JDBC
  27. قناة الذاكرة القابلة للانسكاب
  28. قناة مخصصة
  29. محددات القناة channel Selector
  30. تكرار محدد القناة
  31. محدد قناة تعدد الإرسال
  32. محدد القناة المخصص
  33. معالجات sink processors
  34. معالج حوض موازنة التحميل
  35. معالج Failover Sink
  36. معترضات Flume
  37. أمثلة Flume
  38. اباتشي سكووب Apache Sqoop
  39. استيراد البيانات مع Sqoop
  40. تحديد البيانات المراد استيرادها
  41. موصلات مخصصة custom connectors
  42. استيراد البيانات إلى الخلية importing data to hive
  43. استيراد البيانات إلى HBase
  44. الواردات المتزايدة incremental imports
  45. تصدير البيانات مع Sqoop
  46. قوائم انتظار الرسائل Messaging Queue
  47. بروتوكول RabbitMQ
  48. مكتبة الرسائل ZeroMQ
  49. قائمة الانتظار RestMQ
  50. أمازون SQS
  51. موصلات مخصصة custom connectors
  52. موصلات قائمة على REST
  53. تنفيذ موصل مخصص قائم على REST
  54. موصلات قائمة على WebSocket
  55. موصلات قائمة على MQTT
  56. تنفيذ موصل مخصص قائم على MQTT
  57. أمازون إنترنت الأشياء Amazon IoT
  58. Azure IoT Hub
7

نظام هادوب للتخزين الموزع للملفات

  1. (HDFS)
  2. خصائص HDFS
  3. النسخ المتماثل Replication
  4. تدفق الوصول إلى البيانات streaming Data Access
  5. هندسة HDFS
  6. نامينود Namenode
  7. Namenode الثانوي
  8. داتانود Data Node
  9. كتل البيانات والنسخ المتماثل
  10. مسار قراءة HDFS
  11. مسار كتابة HDFS
  12. أمثلة على استخدام HDFS
  13. الوصول إلى HDFS باستخدام Python
  14. واجهة ويب HDFS
  15. تحليل الدُفعات Batch Analysis
  16. نموذج البرمجة MapReduce
  17. هادوب يارن Hadoop yarn
  18. إدارة - إلى مكونات منفصلة - ResourceManager و ApplicationMaster
  19. تطبيق Master (AM):
  20. Node Manager (NM):
  21. جدولة Hadoop
  22. جدول FIFO
  23. مجدول عادل
  24. جدولة القدرات capacity schedulers
  25. التحليل الدُفعي لبيانات المستشعر
  26. تشغيل برنامج برنامج mapreduce على هادوب كلستر
  27. تحليل الدُفعات لمجموعة بيانات N-Gram
  28. ابحث عن أفضل الكلمات مع MapReduce
  29. لغة المعالجة pig
  30. تحميل البيانات
  31. أنواع البيانات في لغة pig
  32. مترابطة بيانية
  33. نوع البيانات Bag
  34. نوع البيانات map
  35. تصفية البيانات وتحليلها
  36. نتائج التخزين storing result
  37. معاملات التصحيح debugging results
  38. بيان لعلاقة monthTemp
  39. أمثلة على لغة pig
  40. ملف تهيئة فلوم
  41. اباتشي اوزي Apache Oozie
  42. سير عمل Oozie لتحليل البيانات
  43. تطبيق reduce لحساب status/error
  44. حالة سير عمل Oozie
  45. اباتشي سبارك Apache Spark
  46. إنشاء RDDs
  47. عمليات سبارك spark operations
  48. خريطة map
  49. منقي filter
  50. عملية reduce by key
  51. عملية flatmap
  52. عينة sample
  53. اتحاد union
  54. تداخل intersection
  55. الربط join
  56. أجراءات action
  57. خفض Reduce
  58. يجمع collect
  59. عدد count
  60. أول first
  61. يأخذ take
  62. اخذ عينة take sample
  63. اباتشي سولر
  64. أمثلة Solr
8

تحليل البيانات فى الزمن الحقيقى

  1. Real Time Data Analysis
  2. معالجة الدفق stream processing
  3. عاصفة أباتشي Apache Storm
  4. المفاهيم
  5. تجميع البيانات grouping streams
  6. البناء Architecture
  7. معالجة موثوقة Reliable Processing
  8. دراسات حالة العاصفة storm case study
  9. قم بإنشاء موضوع كافكا
  10. قم بإنشاء جدول DynamoDB
  11. الحصول على مفاتيح تطبيق Twitter
  12. تنفيذ المستمع implement listener
  13. مشروع بناء العاصفة build storm project
  14. تنفيذ تطبيق الويب
  15. إرسال طوبولوجيا العاصفة
  16. تحليل بيانات الطقس في الوقت الحقيقي
  17. مجموعة البيانات
  18. نموذج التنبؤ Prediction pattern
  19. صنبور العاصفة storm spout
  20. عاصفة بولت storm bolt
  21. تطبيق الويب web Application
  22. معالجة في الذاكرة
  23. أباتشي سبارك
  24. عمليات النافذة
  25. نافذة او شباك
  26. تقليل reduceByWindow
  27. تقليل من خلال KeyAndWindow
  28. شرارة دراسات الحالة
  29. تحليل بيانات الاستشعار في الوقت الحقيقي
  30. تصفية البيانات
  31. تحليل آراء تويتر في الوقت الفعلي
  32. تحليل النوافذ المنبثقة من التغريدات Windowed Analysis of Tweets
9

الاستعلام الفعال

  1. Interactive Querying
  2. اطار spark sql
  3. اطار بيانات Hive
  4. أمازون ريد شيفت Amazon Red Shift
  5. استعلام جوجل الضخم Google BigQuery
10

خدمة قواعد البيانات وأطر الويب

  1. Web Frameworks
  2. قواعد البيانات العلائقية (SQL)
  3. قيود التكامل المرجعي
  4. قواعد البيانات غير العلائقية (NoSQL)
  5. أمازون دينامو دي بي Amazon Dynmodb
  6. كاساندرا Cassandra
  7. اعداد كاسندرا settingup casendra
  8. تصميم جدول باستخدام كاسندرا
  9. لقطة شاشة لاستعلام تم تنفيذه في غلاف CQL
  10. قاعدة بيانات MongoDB
  11. إطار عمل تطبيق ويب Python – Django
  12. تركيب دجانـجو Django Architecture
  13. نموذج model
  14. قالب Template
  15. العرض view
  16. إنشاء مشروع وتطبيق Django
  17. تكوين قاعدة بيانات
  18. تعريف النموذج defining a model
  19. موقع إدارة Django
  20. تعريف نموذج عرض defining view
  21. تعريف قالب defining template
  22. نموذج عرض تفاصيل موظفين
  23. نموذج عرض تفاصيل مشروع
  24. تحديد أنماط URL ( defininf url pattern
  25. التعامل مع الاخطاء Hanling Exception
  26. رفع الاخطاء Raising Errors
11

العمل مع اباتشى سبارك

  1. Working With Apache Sparke
  2. تحميل وتثبيت Spark
  3. تحميل Spark
  4. تثبيت سبارك على ويندو 10
  5. المتطلبات الأساسية
  6. موجه الأوامر أو Powershell
  7. اختبار Spark
  8. تشغيل نافذة اوامر سبارك بايثون spark python shell
  9. الاستمتاع باوامر نافذة Scala Spark
  10. أوامر مفيدة ونصائح سبارك سكالا شل
  11. الاوامر التفاعلية الأساسية مع سكالا وسبارك
  12. اوامر التعامل مع Scala
  13. تعلم Spark
  14. مقدمة في Databricks
  15. تكوين الكتلة creating cluster
  16. إنشاء مجلد creating folder
  17. إنشاء دفتر ملاحظات creating a Notebook
  18. دليلا على انشاء النوت بوك
  19. إعداد سورس كود سبارك setting up spark source code

Related books

  • تحليل البيانات باستخدام بايثون

  • علم البيانات للمبتدئين

  • الأمثلية المتعددة الاستجابة للباحث العلمي

تقييمات القراء

التقييمات هنا من القراء الذين يملكون الكتاب — عن طريق الشراء أو ضمن اشتراكهم.
4.6
★★★★★
32 تقييم
5★
18
4★
14
3★
0
2★
0
1★
0