Google Cloud Documentation - Dataproc

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