Programa do Curso

  • Seção 1: Introdução ao Big Data / NoSQL
    • Visão geral do NoSQL
    • Teorema CAP
    • Quando o NoSQL é apropriado
    • Armazenamento colunar
    • Ecosistema do NoSQL
  • Seção 2 : Básicos do Cassandra
    • Design e arquitetura
    • Nós, clusters e datacenters do Cassandra
    • Espaces de chaves, tabelas, linhas e colunas
    • Agrupamento, replicação, tokens
    • Quorum e níveis de consistência
    • Labs : interagindo com o cassandra usando CQLSH
  • Seção 3: Modelagem de Dados – parte 1
    • introdução ao CQL
    • Tipos de dados do CQL
    • Criando espaços de chaves e tabelas
    • Escolhendo colunas e tipos
    • Escolhendo chaves primárias
    • Layout de dados para linhas e colunas
    • Vida útil do dado (TTL)
    • Fazendo consultas com CQL
    • Atualizações no CQL
    • Coleções (lista / mapa / conjunto)
    • Labs : vários exercícios de modelagem de dados usando CQL ; experimentando com consultas e tipos de dados suportados
  • Seção 4: Modelagem de Dados – parte 2
    • Criando e usando índices secundários
    • Chaves compostas (chaves de partição e chaves de agrupamento)
    • Dados de séries temporais
    • Melhores práticas para dados de séries temporais
    • Contadores
    • Transações leves (LWT)
    • Labs : criando e usando índices; modelagem de dados de séries temporais
  • Seção 5 : Internals do Cassandra
    • Entendendo o design interno do Cassandra
    • sstables, memtables, log de confirmação
  • Seção 6: Administração
    • Seleção de hardware
    • Distribuições do Cassandra
    • Nós do Cassandra Communication
    • Escribendo e lendo dados para/de o motor de armazenamento
    • Diretórios de dados
    • Operações anti-entropia
    • Compacação do Cassandra
    • Escolhendo e implementando estratégias de compacação
    • Melhores práticas do Cassandra (compacação, coleta de lixo)
    • Criando uma instância de teste do Cassandra com baixo consumo de memória
    • Ferramentas e dicas para solução de problemas
    • Lab : os alunos instalam o Cassandra, executam benchmarks

Requisitos

  • confortável no ambiente Linux (navegando na linha de comando, editando arquivos com vi / nano)
  • Para cursos presenciais, um laptop ou desktop com 8 GB de RAM
  • Para cursos remotos, será fornecido um laboratório funcional Cassandra, e não será necessário nada além de um navegador web
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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