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 Duração 14 horas

Programa do Curso

  • Seção 1: Introdução a Big Data / NoSQL
    • Visão geral do NoSQL
    • Teorema CAP
    • Quando o NoSQL é apropriado
    • Armazenamento em colunas
    • Ecossistema NoSQL
  • Seção 2: Fundamentos do Cassandra
    • Design e arquitetura
    • Nós, clusters e datacenters do Cassandra
    • Keyspaces, tabelas, linhas e colunas
    • Particionamento, replicação, tokens
    • Quorum e níveis de consistência
    • Laboratórios: interagindo com o Cassandra usando CQLSH
  • Seção 3: Modelagem de Dados – parte 1
    • Introdução ao CQL
    • Tipos de dados do CQL
    • Criação de keyspaces e tabelas
    • Escolha de colunas e tipos
    • Escolha de chaves primárias
    • Layout de dados para linhas e colunas
    • Tempo de vida (TTL)
    • Consultas com CQL
    • Atualizações em CQL
    • Coleções (lista / mapa / conjunto)
    • Laboratórios: vários 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 particionamento e chaves de agrupamento)
    • Dados em séries temporais
    • Boas práticas para dados em séries temporais
    • Contadores
    • Transações leves (LWT)
    • Laboratórios: criação e uso de índices; modelagem de dados em séries temporais
  • Seção 5: Mecanismos Internos do Cassandra
    • Compreender o design do Cassandra sob a capota
    • SSTables, memtables, log de commit
  • Seção 6: Administração
    • Seleção de hardware
    • Distribuições do Cassandra
    • Comunicação entre nós do Cassandra
    • Escrita e leitura de dados para/do motor de armazenamento
    • Diretórios de dados
    • Operações de anti-entropia
    • Compactação do Cassandra
    • Escolha e implementação de estratégias de compactação
    • Boas práticas do Cassandra (compactação, coleta de lixo, etc.)
    • Criação de uma instância de teste do Cassandra com baixo consumo de memória
    • Ferramentas e dicas de solução de problemas
    • Laboratório: os alunos instalam o Cassandra e executam benchmarks

Requisitos

  • Conhecimento confortável no ambiente Linux (navegação pela 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 funcional do Cassandra será fornecido, e nada mais será necessário além de um navegador web

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  • Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
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Investimento

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