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Programa do Curso

  • Seção 1: Introdução a Big Data / NoSQL
    • Visão geral do NoSQL
    • Teorema CAP
    • Quando o NoSQL é apropriado
    • Armazenamento colunar
    • Ecossistema NoSQL
  • Seção 2: Fundamentos do Cassandra
    • Design e arquitetura
    • Nós, clusters e datacenters do Cassandra
    • Keyspaces, tabelas, linhas e colunas
    • Particionamento, replicação, tokens
    • Quórum e níveis de consistência
    • laboratórios: interação com o Cassandra usando CQLSH
  • Seção 3: Modelagem de Dados – Parte 1
    • Introdução ao CQL
    • Tipos de dados do CQL
    • Criando keyspaces e tabelas
    • Escolhendo colunas e tipos
    • Escolhendo chaves primárias
    • Distribuição de dados para linhas e colunas
    • Tempo de vida (TTL)
    • Consultas com CQL
    • Atualizações em CQL
    • Coleções (list / map / set)
    • laboratórios: diversos exercícios de modelagem de dados usando CQL; experimentação com consultas e tipos de dados suportados
  • Seção 4: Modelagem de Dados – Parte 2
    • Criação e uso de índices secundários
    • Chaves compostas (chaves de partição e chaves de agrupamento)
    • Dados de séries temporais
    • Boas práticas para dados de séries temporais
    • Contadores
    • Transações leves (LWT)
    • laboratórios: criação e uso de índices; modelagem de dados de séries temporais
  • Seção 5: Mecanismos Internos do Cassandra
    • Compreender o design do Cassandra sob o capô
    • SSTables, memtables, log de commits
  • Seção 6: Administração
    • Seleção de hardware
    • Distribuições do Cassandra
    • Comunicação entre nós do Cassandra
    • Escrita e leitura de dados do/para o mecanismo de armazenamento
    • Directories de dados
    • Operações de anti-entropia
    • Compactação no Cassandra
    • Escolha e implementação de estratégias de compactação
    • Boas práticas do Cassandra (compactação, coleta de lixo,)
    • Criando uma instância de teste do Cassandra com pequena pegada de memória
    • Ferramentas e dicas de resolução de problemas
    • laboratório: os alunos instalam o Cassandra, executam benchmarks

Requisitos

  • Familiaridade com o ambiente Linux (navegação na linha de comando, edição de arquivos com vi / nano)
  • Para cursos presenciais, um laptop ou desktop com 8 GB de RAM
  • Para cursos remotos, um laboratório Cassandra funcional será fornecido, sendo necessário apenas um navegador web
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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