Google Cloud Documentation - Dataproc: Difference between revisions

Revision as of 02:49, 24 April 2025

Google Cloud Documentation - Dataproc: دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

Dataproc هو خدمة معالجة البيانات مُدارة من Google Cloud Platform (GCP) تهدف إلى تبسيط تشغيل Apache Hadoop و Apache Spark و Apache Flink و Apache Hive وغيرها من أُطر العمل مفتوحة المصدر المستخدمة في تحليلات البيانات الكبيرة. يتيح Dataproc للمستخدمين إنشاء، وإدارة، وتوسيع نطاق مجموعات Hadoop و Spark بسرعة وسهولة، مما يقلل من التكاليف والوقت اللازمين لإعداد وصيانة البنية التحتية. هذا الدليل موجه للمبتدئين ويشرح المفاهيم الأساسية لـ Dataproc، وكيفية استخدامه، وأفضل الممارسات.

ما هو Dataproc ولماذا نستخدمه؟

في عالم البيانات الكبيرة، غالبًا ما تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات. يمكن أن يكون إعداد وصيانة مجموعات Hadoop و Spark التقليدية أمرًا معقدًا ومكلفًا. Dataproc يزيل هذه التعقيدات من خلال توفير خدمة مُدارة بالكامل.

فوائد استخدام Dataproc:

سهولة الاستخدام: إنشاء مجموعات Hadoop و Spark ببضع نقرات أو من خلال واجهة سطر الأوامر (CLI) أو الـ API.
التوسع التلقائي: Dataproc يمكنه توسيع نطاق مجموعتك تلقائيًا بناءً على حجم العمل، مما يضمن الأداء الأمثل. التوسع الأفقي
التكامل مع GCP: يتكامل Dataproc بسلاسة مع خدمات GCP الأخرى مثل Google Cloud Storage، BigQuery، و Cloud Logging.
فعالية التكلفة: الدفع مقابل الموارد المستخدمة فقط، مما يقلل من التكاليف. نماذج التسعير
الأمان: يوفر Dataproc ميزات أمان قوية لحماية بياناتك. أمان البيانات

المفاهيم الأساسية في Dataproc

المجموعة (Cluster): مجموعة من أجهزة الكمبيوتر الافتراضية (VMs) التي تعمل معًا لمعالجة البيانات. تتكون المجموعة من عقدة رئيسية (Master node) وعدة عقد عاملة (Worker nodes). هندسة المجموعة
العقدة الرئيسية (Master node): مسؤولة عن تنسيق العمل وتوزيع المهام على العقد العاملة.
العقد العاملة (Worker nodes): تقوم بتنفيذ المهام الفعلية لمعالجة البيانات. إدارة العقد
صورة المكون (Component Image): حزمة برامج مُعدة مسبقًا تتضمن أُطر العمل (Hadoop, Spark, Flink, Hive) ومكونات أخرى. إدارة الصور
الوظيفة (Job): مهمة معالجة البيانات التي يتم تشغيلها على المجموعة. أنواع الوظائف
الشبكة (Networking): تكوين الشبكة للمجموعة، بما في ذلك شبكة VPC و جدار الحماية.

إنشاء مجموعة Dataproc

يمكنك إنشاء مجموعة Dataproc باستخدام:

وحدة تحكم Google Cloud: واجهة رسومية سهلة الاستخدام. واجهة المستخدم الرسومية
واجهة سطر الأوامر (CLI): أداة سطر أوامر قوية. أوامر gcloud
API: واجهة برمجة تطبيقات للتحكم في Dataproc برمجيًا. Dataproc API

مثال باستخدام CLI:

```bash gcloud dataproc clusters create my-cluster \

   --region us-central1 \
   --image-version 2.0 \
   --master-machine-type n1-standard-1 \
   --worker-machine-type n1-standard-1 \
   --num-workers 2

```

تشغيل الوظائف على Dataproc

بمجرد إنشاء المجموعة، يمكنك تشغيل الوظائف عليها. Dataproc يدعم أنواعًا مختلفة من الوظائف:

Spark: لمعالجة البيانات باستخدام Spark. Spark SQL
Hadoop: لتشغيل وظائف Hadoop MapReduce. MapReduce
Hive: للاستعلام عن البيانات المخزنة في Hadoop باستخدام SQL. HiveQL
Flink: لمعالجة البيانات المتدفقة. معالجة التدفق
PySpark: استخدام بايثون مع Spark. PySpark Tutorial

مثال لتشغيل وظيفة Spark باستخدام CLI:

```bash gcloud dataproc jobs submit spark \

   --cluster my-cluster \
   --region us-central1 \
   --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
   --jars gs://spark-lib/spark-examples_2.11-2.4.5.jar \
   -- 1000

```

المراقبة والتسجيل

Dataproc يتكامل مع Cloud Monitoring و Cloud Logging لتوفير رؤى حول أداء مجموعتك ووظائفك. يمكنك استخدام هذه الأدوات لمراقبة استخدام الموارد، وتحديد المشكلات، وتحسين الأداء. مراقبة الأداء

أفضل الممارسات

اختيار حجم المجموعة المناسب: اختر حجم المجموعة بناءً على حجم العمل ومتطلبات الأداء. تحليل متطلبات العمل
استخدام صور المكون الحديثة: استخدم أحدث صور المكون للاستفادة من أحدث الميزات والتحسينات. تحديث المكونات
تكوين الشبكة بشكل صحيح: تأكد من أن الشبكة مُكوّنة بشكل صحيح للسماح بالاتصال بين المجموعة والخدمات الأخرى. تكوين الشبكة
مراقبة الأداء بانتظام: راقب أداء مجموعتك ووظائفك بانتظام لتحديد المشكلات وتحسين الأداء. تحسين الأداء
استخدم Cloud Composer لتنسيق مهامك: يمكن لـ Cloud Composer المساعدة في أتمتة مهام Dataproc. تنسيق المهام

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية (مرتبطة بالتحليل)

على الرغم من أن Dataproc لا يتعلق مباشرة بتداول الخيارات الثنائية، إلا أن تحليل البيانات الكبيرة التي يمكن أن يوفرها يمكن أن يكون مفيدًا في تطوير استراتيجيات تداول.

استراتيجية المتوسط المتحرك (Moving Average): تحليل اتجاهات الأسعار باستخدام المتوسطات المتحركة. المتوسط المتحرك البسيط، المتوسط المتحرك الأسي
استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI): تحديد ظروف ذروة الشراء والبيع. RSI Explained
استراتيجية خطوط بولينجر (Bollinger Bands): تحديد التقلبات المحتملة. Bollinger Bands Strategy
استراتيجية MACD: تحليل زخم السعر. MACD Indicator
استراتيجية تحليل حجم التداول (Volume Analysis): فهم قوة الاتجاهات. Volume Spread Analysis
استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy): تحديد نقاط الدخول والخروج بناءً على اختراق مستويات الدعم والمقاومة. Breakout Trading
استراتيجية ارتداد فيبوناتشي (Fibonacci Retracement): تحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة. Fibonacci Trading
استراتيجية أنماط الشموع اليابانية (Candlestick Patterns): التعرف على أنماط الشموع التي تشير إلى تحركات الأسعار المحتملة. Candlestick Patterns
استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading): الاستفادة من التقلبات قصيرة الأجل. Swing Trading Guide
استراتيجية التداول اليومي (Day Trading): إجراء صفقات في نفس اليوم. Day Trading Strategies
استراتيجية التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading): استخدام الخوارزميات لتنفيذ الصفقات. Algorithmic Trading Explained
استراتيجية التحليل الأساسي (Fundamental Analysis): تحليل العوامل الاقتصادية والمالية. Fundamental Analysis
استراتيجية التحليل الفني (Technical Analysis): تحليل الرسوم البيانية وأنماط الأسعار. Technical Analysis
استراتيجية إدارة المخاطر (Risk Management): حماية رأس المال. Risk Management Techniques
استراتيجية التداول على الأخبار (News Trading): الاستفادة من الأخبار الاقتصادية والسياسية. News Trading

روابط مفيدة

Google Cloud Dataproc Documentation: الوثائق الرسمية.
Dataproc Pricing: معلومات حول التسعير.
Google Cloud Storage: خدمة تخزين البيانات.
BigQuery: مستودع بيانات تحليلي.
Cloud Logging: خدمة التسجيل.
Cloud Monitoring: خدمة المراقبة.
Apache Hadoop: إطار عمل معالجة البيانات.
Apache Spark: محرك معالجة البيانات السريع.
Apache Flink: إطار عمل معالجة التدفق.
Apache Hive: مستودع بيانات مبني على Hadoop.
Google Cloud Platform: منصة الحوسبة السحابية.
شبكة VPC: الشبكة الافتراضية الخاصة.
جدار الحماية: حماية الشبكة.
Cloud Composer: تنسيق مهام البيانات.
نماذج التسعير: فهم نماذج التسعير في GCP.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

@@ Line 1: / Line 1: @@
-# Google Cloud Documentation - Dataproc: دليل شامل للمبتدئين
+=== Google Cloud Documentation - Dataproc: دليل شامل للمبتدئين ===
-'''Dataproc''' هو خدمة معالجة بيانات كبيرة مبنية على '''Apache Hadoop''' و '''Apache Spark''' و '''Apache Flink''' وغيرها من التقنيات مفتوحة المصدر. تقدم '''Google Cloud Platform''' (GCP) خدمة Dataproc كحل مدار بالكامل، مما يتيح للمستخدمين التركيز على تحليل البيانات بدلاً من إدارة البنية التحتية. هذا المقال موجه للمبتدئين ويهدف إلى تقديم نظرة عامة شاملة على Dataproc، وكيفية استخدامه، وميزاته الرئيسية.
+'''مقدمة'''
+Dataproc هو خدمة [[معالجة البيانات]] مُدارة من Google Cloud Platform (GCP) تهدف إلى تبسيط تشغيل [[Apache Hadoop]] و [[Apache Spark]] و [[Apache Flink]] و [[Apache Hive]] وغيرها من أُطر العمل مفتوحة المصدر المستخدمة في [[تحليلات البيانات الكبيرة]]. يتيح Dataproc للمستخدمين إنشاء، وإدارة، وتوسيع نطاق مجموعات Hadoop و Spark بسرعة وسهولة، مما يقلل من التكاليف والوقت اللازمين لإعداد وصيانة البنية التحتية. هذا الدليل موجه للمبتدئين ويشرح المفاهيم الأساسية لـ Dataproc، وكيفية استخدامه، وأفضل الممارسات.
 == ما هو Dataproc ولماذا نستخدمه؟ ==
-في عالم تحليل البيانات الضخمة، تعتبر القدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات بكفاءة أمرًا بالغ الأهمية. Dataproc يتيح لك القيام بذلك من خلال توفير:
+في عالم [[البيانات الكبيرة]]، غالبًا ما تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات. يمكن أن يكون إعداد وصيانة مجموعات Hadoop و Spark التقليدية أمرًا معقدًا ومكلفًا. Dataproc يزيل هذه التعقيدات من خلال توفير خدمة مُدارة بالكامل.
+'''فوائد استخدام Dataproc:'''
-*   '''قابلية التوسع (Scalability):'''  يمكنك بسهولة زيادة أو تقليل حجم مجموعتك (cluster) بناءً على احتياجاتك، سواء كنت تتعامل مع بضعة جيجابايت أو بيتابايت من البيانات.
+*   '''سهولة الاستخدام:''' إنشاء مجموعات Hadoop و Spark ببضع نقرات أو من خلال واجهة سطر الأوامر (CLI) أو الـ API.
-*   '''التكامل (Integration):''' يتكامل Dataproc بسلاسة مع خدمات '''Google Cloud Storage''' (GCS) و '''BigQuery''' و '''Cloud Pub/Sub''' وغيرها، مما يسهل عملية نقل البيانات وتحليلها.
+*   '''التوسع التلقائي:''' Dataproc يمكنه توسيع نطاق مجموعتك تلقائيًا بناءً على حجم العمل، مما يضمن الأداء الأمثل. [[التوسع الأفقي]]
-*   '''التكلفة الفعالة (Cost-Effectiveness):''' الدفع مقابل الموارد التي تستخدمها فقط، مع خيارات مثل '''preemptible VMs''' (الأجهزة الافتراضية القابلة للإلغاء) لخفض التكاليف.
+*   '''التكامل مع GCP:''' يتكامل Dataproc بسلاسة مع خدمات GCP الأخرى مثل [[Google Cloud Storage]]، [[BigQuery]]، و [[Cloud Logging]].
-*   '''الإدارة المبسطة (Simplified Management):'''  Dataproc يتولى مهام مثل إعداد المجموعة وتكوينها ومراقبتها وتحديثها، مما يقلل من العبء الإداري.
+*   '''فعالية التكلفة:''' الدفع مقابل الموارد المستخدمة فقط، مما يقلل من التكاليف. [[نماذج التسعير]]
+*   '''الأمان:''' يوفر Dataproc ميزات أمان قوية لحماية بياناتك. [[أمان البيانات]]
 == المفاهيم الأساسية في Dataproc ==
-*   '''المجموعة (Cluster):''' مجموعة من الأجهزة الافتراضية (VMs) التي تعمل معًا لمعالجة البيانات. تتكون المجموعة عادةً من عقد رئيسية (master nodes) وعقد عاملة (worker nodes).
+*   '''المجموعة (Cluster):''' مجموعة من أجهزة الكمبيوتر الافتراضية (VMs) التي تعمل معًا لمعالجة البيانات. تتكون المجموعة من عقدة رئيسية (Master node) وعدة عقد عاملة (Worker nodes). [[هندسة المجموعة]]
-*   '''العقد الرئيسية (Master Nodes):'''  تنسق عمل المجموعة وتدير المهام.
+*   '''العقدة الرئيسية (Master node):''' مسؤولة عن تنسيق العمل وتوزيع المهام على العقد العاملة.
-*   '''العقد العاملة (Worker Nodes):''' تنفذ المهام الفعلية لمعالجة البيانات.
+*   '''العقد العاملة (Worker nodes):''' تقوم بتنفيذ المهام الفعلية لمعالجة البيانات. [[إدارة العقد]]
-*   '''صورة Dataproc (Dataproc Image):'''  قالب معد مسبقًا يحتوي على مكونات برمجية مختلفة (Hadoop, Spark, Flink, etc.) لتسهيل عملية إعداد المجموعة.
+*   '''صورة المكون (Component Image):''' حزمة برامج مُعدة مسبقًا تتضمن أُطر العمل (Hadoop, Spark, Flink, Hive) ومكونات أخرى. [[إدارة الصور]]
-*   '''واجهة سطر الأوامر (CLI):''' أداة قوية للتحكم في Dataproc وإدارته من خلال سطر الأوامر.
+*   '''الوظيفة (Job):''' مهمة معالجة البيانات التي يتم تشغيلها على المجموعة. [[أنواع الوظائف]]
-*   '''واجهة المستخدم الرسومية (GUI):'''  توفر واجهة مرئية لإدارة Dataproc.
+*   '''الشبكة (Networking):''' تكوين الشبكة للمجموعة، بما في ذلك [[شبكة VPC]] و [[جدار الحماية]].
 == إنشاء مجموعة Dataproc ==
-يمكنك إنشاء مجموعة Dataproc باستخدام واجهة المستخدم الرسومية أو واجهة سطر الأوامر أو '''API''' (واجهة برمجة التطبيقات). إليك نظرة عامة على الخطوات الأساسية:
+يمكنك إنشاء مجموعة Dataproc باستخدام:
-.  '''تحديد إعدادات المجموعة:''' اختر صورة Dataproc، ونوع الأجهزة الافتراضية، وعدد العقد الرئيسية والعاملة، ومنطقة Google Cloud.
+*   '''وحدة تحكم Google Cloud:''' واجهة رسومية سهلة الاستخدام. [[واجهة المستخدم الرسومية]]
-.  '''تكوين الوصول إلى البيانات:''' حدد كيفية وصول Dataproc إلى البيانات الخاصة بك، مثل استخدام '''Cloud Storage buckets''' أو '''BigQuery datasets'''.
+*   '''واجهة سطر الأوامر (CLI):''' أداة سطر أوامر قوية. [[أوامر gcloud]]
-.  '''بدء المجموعة:'''  بمجرد تحديد الإعدادات، يمكنك بدء المجموعة.  تستغرق عملية الإعداد بضع دقائق.
+*   '''API:''' واجهة برمجة تطبيقات للتحكم في Dataproc برمجيًا. [[Dataproc API]]
-== استخدام Dataproc لمعالجة البيانات ==
+'''مثال باستخدام CLI:'''
-بمجرد إنشاء المجموعة، يمكنك استخدامها لتشغيل مهام مختلفة، مثل:
+```bash
+gcloud dataproc clusters create my-cluster \
+    --region us-central1 \
+    --image-version 2.0 \
+    --master-machine-type n1-standard-1 \
+    --worker-machine-type n1-standard-1 \
+    --num-workers 2
+```
-*   '''تشغيل مهام Spark:'''  استخدم '''SparkSubmit''' لإرسال تطبيقات Spark إلى المجموعة.  راجع [[Spark Documentation]] للحصول على مزيد من المعلومات.
+== تشغيل الوظائف على Dataproc ==
-*   '''تشغيل مهام Hadoop:'''  استخدم '''Hadoop Jar''' لتشغيل مهام MapReduce.
-*   '''تشغيل مهام Flink:'''  استخدم '''Flink CLI''' لإرسال تطبيقات Flink إلى المجموعة.
-*   '''استخدام Jupyter Notebook:'''  يمكنك تثبيت Jupyter Notebook على عقدة رئيسية واستخدامه لتطوير التعليمات البرمجية وتجربتها بشكل تفاعلي.
-== ميزات Dataproc المتقدمة ==
+بمجرد إنشاء المجموعة، يمكنك تشغيل الوظائف عليها. Dataproc يدعم أنواعًا مختلفة من الوظائف:
-*   '''Dataproc Hub:'''  مكتبة من '''Notebooks''' و '''Dashboards''' الجاهزة للاستخدام لتسريع عملية تحليل البيانات.
+*   '''Spark:''' لمعالجة البيانات باستخدام Spark. [[Spark SQL]]
-*   '''Dataproc Component Gateway:'''  يوفر وصولاً آمناً إلى واجهات المستخدم الرسومية لمكونات المجموعة (مثل Spark UI و Hadoop UI) من خلال متصفح الويب.
+*   '''Hadoop:''' لتشغيل وظائف Hadoop MapReduce. [[MapReduce]]
-*   '''Auto Scaling:'''  يقوم تلقائيًا بزيادة أو تقليل حجم المجموعة بناءً على عبء العمل.
+*   '''Hive:''' للاستعلام عن البيانات المخزنة في Hadoop باستخدام SQL. [[HiveQL]]
-*   '''Integration with Cloud Monitoring:'''  يراقب أداء المجموعة ويجمع المقاييس.
+*   '''Flink:''' لمعالجة البيانات المتدفقة. [[معالجة التدفق]]
-*   '''Integration with Cloud Logging:'''  يسجل أحداث المجموعة ويساعد في استكشاف الأخطاء وإصلاحها.
+*   '''PySpark:''' استخدام بايثون مع Spark. [[PySpark Tutorial]]
-== Dataproc مقابل بدائل أخرى ==
+'''مثال لتشغيل وظيفة Spark باستخدام CLI:'''
-هناك العديد من خدمات معالجة البيانات الكبيرة المتاحة، مثل:
+```bash
+gcloud dataproc jobs submit spark \
+    --cluster my-cluster \
+    --region us-central1 \
+    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
+    --jars gs://spark-lib/spark-examples_2.11-2.4.5.jar \
+    -- 1000
+```
-*   '''Amazon EMR (Elastic MapReduce):'''  خدمة مماثلة من Amazon Web Services.
+== المراقبة والتسجيل ==
-*   '''Azure HDInsight:''' خدمة مماثلة من Microsoft Azure.
-Dataproc يتميز بقدرته على التكامل بشكل وثيق مع خدمات Google Cloud الأخرى، وسهولة استخدامه، وتكلفته الفعالة.
+Dataproc يتكامل مع [[Cloud Monitoring]] و [[Cloud Logging]] لتوفير رؤى حول أداء مجموعتك ووظائفك. يمكنك استخدام هذه الأدوات لمراقبة استخدام الموارد، وتحديد المشكلات، وتحسين الأداء. [[مراقبة الأداء]]
-== استراتيجيات تداول متعلقة بتحليل البيانات الضخمة (للمتداولين المهتمين) ==
+== أفضل الممارسات ==
-تحليل البيانات الضخمة يمكن أن يوفر رؤى قيمة لتداول '''العملات المشفرة''' و '''الخيارات الثنائية'''.  إليك بعض الاستراتيجيات:
+*   '''اختيار حجم المجموعة المناسب:''' اختر حجم المجموعة بناءً على حجم العمل ومتطلبات الأداء. [[تحليل متطلبات العمل]]
+*   '''استخدام صور المكون الحديثة:''' استخدم أحدث صور المكون للاستفادة من أحدث الميزات والتحسينات. [[تحديث المكونات]]
+*   '''تكوين الشبكة بشكل صحيح:''' تأكد من أن الشبكة مُكوّنة بشكل صحيح للسماح بالاتصال بين المجموعة والخدمات الأخرى. [[تكوين الشبكة]]
+*   '''مراقبة الأداء بانتظام:''' راقب أداء مجموعتك ووظائفك بانتظام لتحديد المشكلات وتحسين الأداء. [[تحسين الأداء]]
+*   '''استخدم [[Cloud Composer]] لتنسيق مهامك:''' يمكن لـ Cloud Composer المساعدة في أتمتة مهام Dataproc. [[تنسيق المهام]]
-*   '''تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):'''  تحليل البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار لتحديد معنويات المتداولين تجاه أصل معين.
+== استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية (مرتبطة بالتحليل) ==
-*   '''التحليل الإحصائي (Statistical Analysis):'''  استخدام التقنيات الإحصائية لتحديد الأنماط والاتجاهات في بيانات الأسعار.  راجع [[Mean Reversion]] و [[Arbitrage]].
-*   '''التعلم الآلي (Machine Learning):'''  بناء نماذج تنبؤية للتنبؤ بحركات الأسعار.  راجع [[Support Vector Machines]] و [[Neural Networks]].
-*   '''تحليل حجم التداول (Volume Analysis):'''  تحليل حجم التداول لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط الدخول والخروج.  راجع [[On Balance Volume]] و [[Accumulation/Distribution Line]].
-*   '''تحليل الارتباط (Correlation Analysis):'''  تحديد العلاقات بين الأصول المختلفة.
-== التحليل الفني وتحليل حجم التداول ==
+على الرغم من أن Dataproc لا يتعلق مباشرة بتداول الخيارات الثنائية، إلا أن تحليل البيانات الكبيرة التي يمكن أن يوفرها يمكن أن يكون مفيدًا في تطوير استراتيجيات تداول.
-*   '''مؤشرات التحليل الفني (Technical Indicators):'''  استخدام مؤشرات مثل [[Moving Averages]] و [[Relative Strength Index]] و [[MACD]] لتحديد فرص التداول.
+*   '''استراتيجية المتوسط المتحرك (Moving Average):''' تحليل اتجاهات الأسعار باستخدام المتوسطات المتحركة. [[المتوسط المتحرك البسيط]]، [[المتوسط المتحرك الأسي]]
-*   '''أنماط الشموع اليابانية (Candlestick Patterns):'''  التعرف على أنماط الشموع اليابانية للتنبؤ بحركات الأسعار.
+*   '''استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI):''' تحديد ظروف ذروة الشراء والبيع. [[RSI Explained]]
-*   '''تحليل فيبوناتشي (Fibonacci Analysis):'''  استخدام مستويات فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
+*   '''استراتيجية خطوط بولينجر (Bollinger Bands):''' تحديد التقلبات المحتملة. [[Bollinger Bands Strategy]]
-*   '''التحليل الموجي (Elliott Wave Analysis):'''  تحديد الأنماط الموجية في بيانات الأسعار.
+*   '''استراتيجية MACD:''' تحليل زخم السعر. [[MACD Indicator]]
-*   '''تحليل الشارت (Chart Analysis):'''  تحليل الرسوم البيانية لتحديد الاتجاهات والأنماط.
+*   '''استراتيجية تحليل حجم التداول (Volume Analysis):''' فهم قوة الاتجاهات. [[Volume Spread Analysis]]
+*   '''استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy):''' تحديد نقاط الدخول والخروج بناءً على اختراق مستويات الدعم والمقاومة. [[Breakout Trading]]
+*   '''استراتيجية ارتداد فيبوناتشي (Fibonacci Retracement):''' تحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة. [[Fibonacci Trading]]
+*   '''استراتيجية أنماط الشموع اليابانية (Candlestick Patterns):''' التعرف على أنماط الشموع التي تشير إلى تحركات الأسعار المحتملة. [[Candlestick Patterns]]
+*   '''استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading):''' الاستفادة من التقلبات قصيرة الأجل. [[Swing Trading Guide]]
+*   '''استراتيجية التداول اليومي (Day Trading):''' إجراء صفقات في نفس اليوم. [[Day Trading Strategies]]
+*   '''استراتيجية التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading):''' استخدام الخوارزميات لتنفيذ الصفقات. [[Algorithmic Trading Explained]]
+*   '''استراتيجية التحليل الأساسي (Fundamental Analysis):''' تحليل العوامل الاقتصادية والمالية. [[Fundamental Analysis]]
+*   '''استراتيجية التحليل الفني (Technical Analysis):''' تحليل الرسوم البيانية وأنماط الأسعار. [[Technical Analysis]]
+*   '''استراتيجية إدارة المخاطر (Risk Management):''' حماية رأس المال. [[Risk Management Techniques]]
+*   '''استراتيجية التداول على الأخبار (News Trading):''' الاستفادة من الأخبار الاقتصادية والسياسية. [[News Trading]]
 == روابط مفيدة ==
-*   [[Google Cloud Platform]]
+*   [[Google Cloud Dataproc Documentation]]: الوثائق الرسمية.
-*   [[Google Cloud Storage]]
+*   [[Dataproc Pricing]]: معلومات حول التسعير.
-*   [[BigQuery]]
+*   [[Google Cloud Storage]]: خدمة تخزين البيانات.
-*   [[Cloud Pub/Sub]]
+*   [[BigQuery]]: مستودع بيانات تحليلي.
-*   [[Apache Hadoop]]
+*   [[Cloud Logging]]: خدمة التسجيل.
-*   [[Apache Spark]]
+*   [[Cloud Monitoring]]: خدمة المراقبة.
-*   [[Apache Flink]]
+*   [[Apache Hadoop]]: إطار عمل معالجة البيانات.
-*   [[Dataproc Documentation]]
+*   [[Apache Spark]]: محرك معالجة البيانات السريع.
-*   [[Cloud Monitoring]]
+*   [[Apache Flink]]: إطار عمل معالجة التدفق.
-*   [[Cloud Logging]]
+*   [[Apache Hive]]: مستودع بيانات مبني على Hadoop.
-*   [[Dataproc Hub]]
+*   [[Google Cloud Platform]]: منصة الحوسبة السحابية.
-*   [[Preemptible VMs]]
+*   [[شبكة VPC]]: الشبكة الافتراضية الخاصة.
-*   [[Spark Documentation]]
+*   [[جدار الحماية]]: حماية الشبكة.
-*   [[Mean Reversion]]
+*   [[Cloud Composer]]: تنسيق مهام البيانات.
-*   [[Arbitrage]]
+*   [[نماذج التسعير]]: فهم نماذج التسعير في GCP.
-*   [[Support Vector Machines]]
-*   [[Neural Networks]]
-*   [[On Balance Volume]]
-*   [[Accumulation/Distribution Line]]
-*   [[Moving Averages]]
-*   [[Relative Strength Index]]
-*   [[MACD]]
-[[Category:**الفئة: جوجل_كلود**]
+[[Category: الفئة: Google Cloud Platform]]
 == ابدأ التداول الآن ==