‍ 🚀 آیا Apache Spark در حال نابودی است؟ بیایید با هم صحبت کنیم!

در دنیای مهندسی داده، هر چند وقت یک‌بار یک ابزار جدید ظاهر می‌شود و ادعا می‌کند که بهتر، سریع‌تر و کارآمدتر از گزینه‌های قبلی است. این روزها برخی معتقدند که Apache Spark دیگر گزینه‌ی مناسبی برای پردازش داده‌های حجیم نیست و باید جای خود را به فناوری‌های جدید بدهد. اما آیا واقعاً این‌طور است؟ بیاییدمقاله ای که در مارس 2025 در مدیوم با عنوان «Is Apache Spark Really Dying? Let’s Talk» منتشر شده است را با هم مرور کنیم

https://medium.com/@afroinfotech/is-apache-spark-really-dying-lets-talk-9b104b20b5e9

⚡️ چرا برخی به دنبال جایگزین Spark هستند؟
🔴 مشکلات عملکردی: سربار JVM و مدیریت حافظه باعث کاهش کارایی در برخی پردازش‌ها می‌شود.
🔴 ضعف در یادگیری ماشین و تحلیل سریع: Spark MLlib در برابر TensorFlow و PyTorch حرفی برای گفتن ندارد. همچنین، برای کوئری‌های سریع و سبک، ابزارهایی مثل DuckDB و Polars گزینه‌های بهتری هستند.
🔴 پیچیدگی در تنظیمات، راه‌اندازی و دیباگینگ: پیام‌های خطای نامفهوم و نیاز به تنظیمات دقیق برای بهینه‌سازی عملکرد.

🔥 اما چرا Spark همچنان محبوب است؟
🟢 قدرت در پردازش‌های ETL حجیم، مناسب برای پردازش ترابایت‌ها و پتابایت‌های داده.
🟢 مقیاس‌پذیری بالا و پردازش توزیع‌شده، مناسب برای خوشه‌های بزرگ داده‌ای.
🟢 یکپارچگی عالی با ابزارهای داده‌ای مثل Delta Lake، Apache Iceberg و Hudi و سرویس‌های ابری AWS، Azure و GCP.
🟢 پذیرش گسترده در صنعت و جامعه‌ی متخصصان بزرگ، یافتن مهندسان Spark بسیار آسان‌تر از فناوری‌های جدیدی مانند Ray یا Polars است.

🤔 آیا وقت آن رسیده که Spark را کنار بگذاریم؟
✅ اگر پردازش‌های سنگین و توزیع‌شده دارید، Spark همچنان یکی از بهترین گزینه‌هاست.
⚡️ اما اگر به سرعت بالاتر روی یک سیستم واحد، پردازش یادگیری ماشین یا تحلیل بلادرنگ نیاز دارید، ابزارهایی مثل Flink، Polars، Ray و DuckDB انتخاب‌های بهتری هستند.

🔮 آینده‌ی Spark: نابودی یا تکامل؟
واقعیت این است که اسپارک به پایان راه نرسیده هر چند آن چیرگی چندسال پیش خود را در اکوسیستم داده ندارد و ابزارهای متنوع و سبک‌تری برای پردازش داده‌ها امروزه در دسترس ما قراردارند اما اسپارک علاوه بر بلوغ مناسب برای پروژه‌های پردازش داده حجیم، امروزه در حال سازگار کردن خودش با دنیای جدید داده است! 🚀💡

⚖️ انتخاب ابزار مناسب: کاهش پیچیدگی، افزایش بهره‌وری
امروزه گزینه‌های بسیار متنوعی برای پردازش داده‌های حجیم در دسترس ماست، و این وظیفه‌ی مهندسین داده است که تا حد امکان پیچیدگی اضافه به سیستم تحمیل نکنند. انتخاب ابزار مناسب باید بر اساس مصرف بهینه‌ی منابع، سادگی و مقیاس‌پذیری باشد.

به عنوان مثال، اخیراً دیپ‌سیک که یک موج جدید در دنیای مدل‌های زبانی ایجاد کرده، به جای استفاده از Spark از ترکیب DuckDB، یک سیستم فایل جدید و Ray استفاده کرده است. این ترکیب که توسط یک تیم چندنفره توسعه یافته، موفق شده است ۱۰۰ ترابایت داده را در کمتر از ۳۰ دقیقه با استفاده از ۵۰ نود محاسباتی پردازش کند—یک رکورد شگفت‌انگیز!

همچنین، مقاله‌ی چند ماه پیش علیرضا صادقی با عنوان The Rise of Single-Node Processing: Challenging the Distributed-First Mindset به همین موضوع اشاره دارد که برای بیش از ۹۰٪ کاربردهای امروزی، گزینه‌های بسیار بهینه‌تری از ابزارهای کلاسیک پردازش داده مانند Spark وجود دارد.

🔍 نتیجه: تکنولوژی‌هایی مانند Spark همچنان جایگاه خود را دارند، اما مهندسین داده باید فراتر از ابزارهای سنتی فکر کنند و به دنبال راهکارهایی باشند که هم سریع‌تر، هم ساده‌تر و هم کم‌هزینه‌تر باشند.

#ApacheSpark #BigData #مهندسی_داده #ETL #پردازش_داده #یادگیری_ماشین #SingleNodeProcessing

شروعی حرفه‌ای برای ورود به دنیای مهندسی داده – رایگان و بین‌المللی🎓

در دنیای امروز، یادگیری مهارت‌های عملی و نزدیک به پروژه‌های واقعی، مهم‌ترین مزیت رقابتی برای ورود به بازار کار حوزه داده است.

اگر شما هم به دنبال فرصتی برای یادگیری ساخت‌یافته، کاربردی، و تحت نظر یک تیم متخصص بین‌المللی هستید، این بوت‌کمپ رایگان مهندسی داده یک فرصت بی‌نظیر است.

👨‍🏫 برگزارکننده: Zach Wilson

مؤسس DataExpert.io و از شناخته‌شده‌ترین چهره‌های حوزه داده با بیش از ۱ میلیون دنبال‌کننده در شبکه‌های اجتماعی.

او به‌واسطه تجربه بالا، سادگی در بیان مفاهیم پیچیده، و طراحی مسیرهای یادگیری عملی، توانسته اعتماد هزاران نفر در سراسر دنیا را جلب کند.


🏫 درباره بوت‌کمپ:

بوت‌کمپ ۶ هفته‌ای "Community Edition" با هدف توانمندسازی علاقه‌مندان به مهندسی داده، به صورت رایگان و با تمرکز بر مهارت‌های کاربردی برگزار می‌شود.

این برنامه آموزشی، ترکیبی از ویدیوهای آموزشی، تمرین‌های هفتگی با ارزیابی خودکار، پروژه‌های واقعی، و در نهایت صدور مدرک پایان دوره است.


🧠 سرفصل‌های آموزشی:

📚 مدل‌سازی داده‌های بعدی و واقعی – طراحی ساختارهای تحلیلی پیشرفته

📚 پردازش داده‌های کلان با سرعت بالا - Apache Spark و PySpark

📚 ساخت پایپ‌لاین‌های بلادرنگ و مدیریت جریان داده - Apache Flink و Kafka

📚 الگوهای تحلیلی و طراحی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)

📚 کیفیت داده و مستندسازی حرفه‌ای مانند Airbnb

📚 مصورسازی داده با Tableau و ارائه اثرگذار یافته‌ها

📚نگهداری و بهبود پایپ‌لاین‌های داده‌ای در محیط واقعی


🎯 چرا این بوت‌کمپ ارزشمند است؟

🔹 نگاه عملیاتی و واقعی به مسائل مهندسی داده

🔹 طراحی شده توسط تیمی با تجربه بین‌المللی و پروژه‌های کلان

🔹 یادگیری مبتنی بر سناریوهای واقعی شغلی

🔹 مناسب برای افرادی که به‌دنبال مهاجرت شغلی، ارتقای جایگاه کاری یا ورود به بازارهای جهانی هستند

🔹 امکان تعامل با جامعه جهانی مهندسان داده در Discord

🔹 دریافت مدرک پایان دوره به‌صورت رسمی


📥 مراحل ثبت‌نام:

ثبت‌نام رایگان در سایت: learn.dataexpert.io

دریافت هندبوک و تمرین‌ها: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook

عضویت در کامیونیتی و گروه پشتیبانی در دیسکورد: لینک عضویت

ارسال تمرین‌های هفتگی – برای حفظ نظم و یادگیری تدریجی

📌 تا امروز بیش از ۵۰ هزار نفر از سراسر دنیا ثبت‌نام کرده‌اند

🎯 زک ویلسون پیش‌بینی کرده تنها حدود ۵۰۰ نفر به پایان مسیر و دریافت گواهی می‌رسند

اگر دنبال تعهد، رشد حرفه‌ای و یادگیری واقعی هستی، تو هم یکی از آن‌ها باش.

جزو ۱٪ افراد مصمم باش!

#بوتکمپ_داده #مهندسی_داده #DataEngineering #ApacheSpark #Flink #Kafka #SQL #Python #DataQuality #Tableau #آموزش_کاربردی #مدرک_بین‌المللی #ZackWilson #DataExpert #دوره_رایگان #DataCareer

‍ آغاز به کار رسمی مدرسه مهندسی داده سپهرام

با افتخار اعلام می‌کنم که وب‌سایت https://sepahram.ir به عنوان اولین مدرسه کاربردی مهندسی داده در ایران راه‌اندازی شد. هدف ما ارائه آموزش‌های عملی و پروژه‌محور در حوزه #مهندسی_داده برای جامعه فارسی‌زبان است.

🔰 شروع فعالیت مدرسه با برگزاری دوره نوین:
✨ مبانی مهندسی داده ✨


در این دوره، مفاهیم پایه و ابزارهای اصلی مهندسی داده به شکلی کاملاً عملی آموزش داده می‌شود، شامل:

🗄 پایگاه داده‌ها و طراحی اولیه با #PostgreSQL

🛠 آشنایی با #Airflow برای مدیریت و زمان‌بندی جریان‌های داده

⚡️ پردازش داده‌های عظیم با #ApacheSpark

🔄 پردازش جریان‌های داده در #Kafka

📊 آشنایی عملیاتی با #ClickHouse برای تحلیل سریع و بلادرنگ داده‌ها

🧊 کار با #ApacheIceberg به عنوان نسل جدید فرمت‌های جدولی و مدیریت داده در مقیاس بزرگ


🎯 برای تضمین یادگیری گام‌به‌گام و مؤثر:

- هر درس شامل چند آزمون کوتاه و مفهومی است.

- برای دریافت گواهینامه پایان دوره، انجام و تحویل یک پروژه عملی و کاربردی الزامی است. جزئیات این پروژه در صفحه دوره ذکر شده است.


💬 در صورت بروز مشکل در مسیر آموزشی یا هنگام انجام آزمون‌ها، می‌توانید از طریق پیام‌رسان‌های تلگرام، واتساپ یا بله با حساب پشتیبانی مدرسه مهندسی داده سپهرام در ارتباط باشید:

📌 شناسه پشتیبانی: @sepahram_ir

🙌 به عنوان موسس و مدرس اصلی این مدرسه، امیدوارم سپهرام گامی مؤثر در جهت توانمندسازی جامعه فارسی‌زبان در مسیر حرفه‌ای مهندسی داده باشد.

🔗 جزئیات بیشتر و ثبت‌نام:

https://sepahram.ir/courses/intro-to-data-engineering

کانال رسمی سپهرام :

https://t.iss.one/sepahram_school

‍ لیک‌هوس در مسیر بلوغ: نگاهی به نسخه جدید #RisingWave و ادغام عمیق آن با #Iceberg

در دنیای امروز که هر سازمان مجموعه‌ای از سرویس‌ها و جریان‌های داده‌ای متنوع دارد، نیاز به بستری متمرکز برای ذخیره و مدیریت «خودِ داده‌ها» بیش از همیشه احساس می‌شود: بستری مستقل از ابزارها و موتورهای پردازشی، جایی که داده‌ها به‌صورت خام و ساخت‌یافته نگهداری شوند.

این معماری نه‌تنها نظم داده‌ها را تضمین می‌کند، بلکه بستر ایده‌آلی برای توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین فراهم می‌سازد؛ زیرا داده‌های تمیز و استاندارد، پایه‌ی هر سیستم هوشمند هستند.

📌 اینجا همان جایی است که مفهوم #Lakehouse اهمیت خود را نشان می‌دهد: ترکیبی از داده‌های ساخت‌یافته‌ی خام به همراه یک استاندارد سازمان‌دهی مانند #ApacheIceberg که باعث می‌شود داده‌ها در مقیاس وسیع قابل ذخیره‌سازی، مدیریت و تحلیل باشند.

🚀با این حال، فناوری‌هایی چون Iceberg هنوز در مدیریت متادیتا، snapshotها و عملیات نگهداری، چالش‌هایی دارند. در همین نقطه است که نسخه‌ی جدید #RisingWave v2.6 می‌تواند فرآیند به کارگیری و مدیریت لیک‌هوس را تسهیل کند ✨


⚡️ترکیب #RisingWave + #ApacheIceberg + #Lakekeeper = ترکیب برنده!

✅ در این نسخه، RisingWave، به‌عنوان یک پایگاه داده جریانی سازگار با #PostgreSQL، به‌صورت بومی با Iceberg ادغام شده است. داده‌ها به‌صورت لحظه‌ای از #Kafka دریافت، در RisingWave پردازش، و سپس به شکل استاندارد در Lakehouse ذخیره می‌شوند.

✅این ارتباط از طریق #Lakekeeper برقرار می‌شود: یک #REST Catalog استاندارد که رابط رسمی میان RisingWave و Iceberg است.

✅ کتابخانه Lakekeeper علاوه بر مدیریت متادیتا و کنترل دسترسی‌ها (با پشتیبانی از #OpenFGA)، امکان راه‌اندازی و تنظیم #Lakehouse را به‌دلخواه شما فراهم می‌کند؛ مثلاً با استفاده از #MinIO یا هر فایل‌سیستم دیگر.

✅ سپس RisingWave با تنظیمات شما و در «لیک‌هوس شما» شروع به درج داده‌ها می‌کند.

✅ داده‌های غیرجریانی سازمان نیز می‌توانند با ابزارهایی مانند #ApacheSpark یا #PyIceberg به این بستر منتقل شوند تا یک Lakehouse کامل شکل گیرد: جایی که RisingWave بخش داده‌های جریانی را مدیریت می‌کند.

این ترکیب، از نظر فنی استاندارد و از نظر معماری، منعطف و آینده‌نگر است.

همچنین، عملیات نگهداشت و بهینه‌سازی داده‌ها مستقیماً در خود RisingWave انجام می‌شود، و بار سنگین مدیریت #Lakehouse از دوش تیم‌های داده برداشته می‌شود. 💪

🧠 ویژگی‌های کلیدی نسخه‌ی RisingWave ۲.۶

🔰 پشتیبانی از داده‌های برداری (Vector) برای جست‌وجوی شباهت

🔰حالت جدید Copy-on-Write برای snapshotهای تمیزتر در Iceberg

🔰دستور VACUUM FULL برای پاک‌سازی و فشرده‌سازی داده‌ها

🔰سازگاری کامل با #Lakekeeper REST Catalog

🔰تنوع sinkهای جدید برای #Snowflake، #Redshift، #Elasticsearch

🔰حالت Memory-Only برای پردازش‌های فوق‌سریع


🎥 به‌زودی ویدیویی منتشر می‌کنم که در آن ساخت یک #Lakehouse عملی با

#MinIO + #Lakekeeper + #Spark + #Trino + #StarRocks

را گام‌به‌گام بررسی می‌کنیم. 🚀

به باور من، مسیر آینده‌ی زیرساخت‌های داده به‌سمتی پیش می‌رود که #Lakehouse بستر اصلی ذخیره و تحلیل داده‌ها شود،

و ترکیب #RisingWave + #ApacheIceberg + #Lakekeeper یکی از گزینه‌های خوب سازمانی برای شروع این مسیر است. 🌟