Programa del Curso

  • Sección 1: Introducción a Big Data / NoSQL
    • NoSQL Resumen
    • Teorema CAP
    • ¿Cuándo es NoSQL apropiado
    • Almacenamiento en columnas
    • NoSQL ecosistema
  • Sección 2 : Cassandra Conceptos básicos
    • Diseño y arquitectura
    • Cassandra Nodos, clústeres, centros de datos
    • Espacios de claves, tablas, filas y columnas
    • Partición, replicación, tokens
    • Niveles de quórum y coherencia
    • Labs: interacción con cassandra mediante CQLSH
  • Sección 3: Modelado de datos – parte 1
    • Introducción a CQL
    • Tipos de datos CQL
    • Creación de espacios de claves y tablas
    • Elección de columnas y tipos
    • Elección de claves principales
    • Diseño de datos para filas y columnas
    • Tiempo de vida (TTL)
    • Consultas con CQL
    • Actualizaciones de CQL
    • Colecciones (lista / mapa / conjunto)
    • Laboratorios: varios ejercicios de modelado de datos utilizando CQL; Experimentar con consultas y tipos de datos admitidos
  • Sección 4: Modelado de datos – parte 2
    • Creación y uso de índices secundarios
    • Claves compuestas (claves de partición y claves de agrupación en clústeres)
    • Datos de series temporales
    • Prácticas recomendadas para datos de series temporales
    • Contadores
    • Transacciones ligeras (LWT)
    • Labs: creación y uso de índices;  Modelado de datos de series temporales
  • Sección 5 : Laboratorios de modelado de datos : Sesión de diseño en grupo
    • Se presentan múltiples casos de uso de varios dominios
    • Los estudiantes trabajan en grupos para crear diseños y modelos
    • Discutir varios diseños, analizar decisiones
    • Laboratorio : implementar uno de los escenarios
  • Sección 6: Cassandra conductores
    • Introducción al controlador Java
    • Operaciones CRUD (Crear/Leer/Actualizar, Eliminar) mediante el cliente Java
    • Consultas asincrónicas
    • Labs: uso de la API Java para Cassandra
  • Sección 7 : Cassandra Componentes internos
    • Comprender Cassandra el diseño bajo el capó
    • sstables, memtables, registro de confirmaciones
    • Ruta de lectura / Ruta de escritura
    • Caché
    • vnodes
  • Sección 8: Administración
    • Selección de hardware
    • Cassandra Distribuciones
    • Instalación Cassandra
    • Ejecución de puntos de referencia
    • Herramientas para supervisar el rendimiento y las actividades de los nodos
      • DataStax OpsCenter
    • Diagnóstico de problemas de rendimiento Cassandra
    • Investigación de un bloqueo de nodo
    • Descripción de la reparación, eliminación y replicación de datos
    • Otras herramientas y consejos para la solución de problemas
    • Cassandra Mejores prácticas (compactación, recolección de basura,)
  • Sección 9: Laboratorio de bonificación (si el tiempo lo permite)
    • Implementar un servicio de música como Pandora / Spotify en Cassandra

Requerimientos

  • cómodo con el lenguaje de programación Java
  • Cómodo en el entorno Linux (navegando por la línea de comandos, editando archivos con VI / Nano)

Entorno de laboratorio:

Se proporcionará un entorno de trabajo Cassandra para los estudiantes. Los estudiantes necesitarían un cliente SSH y un navegador para acceder al clúster.

Instalación cero: ¡No es necesario instalar Cassandra en las máquinas de los estudiantes!

 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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