Programa do Curso

  • Seção 1: Introdução a Big Data / NoSQL
    • Visão geral do NoSQL
    • Teorema CAP
    • Quando o NoSQL é apropriado
    • Armazenamento colunar
    • Ecosistema NoSQL
  • Seção 2: Fundamentos do Cassandra
    • Design e arquitetura
    • Nós, clusters e datacenters do Cassandra
    • Espaços de chaves, tabelas, linhas e colunas
    • Distribuição, replicação, tokens
    • Quorum e níveis de consistência
    • Laboratórios: interagindo com o Cassandra usando CQLSH
  • Seção 3: Modelagem de Dados – parte 1
    • Introdução ao CQL
    • Datatypes do CQL
    • Criando espaços de chaves e tabelas
    • Escolhendo colunas e tipos
    • Escolhendo chaves primárias
    • Layout de dados para linhas e colunas
    • Tempo de vida (TTL)
    • Consultas com CQL
    • Atualizações do CQL
    • Coleções (list / map / set)
    • Laboratórios: diversos exercícios de modelagem de dados usando CQL; experimentando 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 série temporal
    • Melhores práticas para dados de série temporal
    • Contadores
    • Transações leves (LWT)
    • Laboratórios: criando e usando índices; modelagem de dados de série temporal
  • Seção 5: Laboratório de Modelagem de Dados – Sessão de design em grupo
    • Múltiplos casos de uso de diversos domínios são apresentados
    • Os alunos trabalham em grupos para desenvolver designs e modelos
    • Discussão de vários designs, análise das decisões
    • Laboratório: implementar um dos cenários
  • Seção 6: Drivers do Cassandra
    • Introdução ao driver Java
    • Operações CRUD (Create / Read / Update, Delete) usando cliente Java
    • Consultas assíncronas
    • Laboratórios: usar a API Java para Cassandra
  • Seção 7: Internos do Cassandra
    • Entender o design do Cassandra por baixo dos panos
    • sstables, memtables, log de commit
    • Caminho de leitura / caminho de escrita
    • Cacheamento
    • vnodes
  • Seção 8: Administração
    • Seleção de hardware
    • Distribuições do Cassandra
    • Instalando o Cassandra
    • Rodando benchmarks
    • Ferramentas para monitorar desempenho e atividades de nós
      • DataStax OpsCenter
    • Diagnóstico de problemas de desempenho do Cassandra
    • Investigação de falhas de nó
    • Entendendo reparo, exclusão e replicação de dados
    • Outras ferramentas e dicas de solução de problemas
    • Melhores práticas do Cassandra (compactação, coleta de lixo)
  • Seção 9: Laboratório Bônus (se houver tempo)
    • Implementar um serviço de música como o Pandora / Spotify no Cassandra

Requisitos

  • confortável com a linguagem de programação Java
  • confortável em ambiente Linux (navegando na linha de comando, editando arquivos com vi / nano)

Ambiente do laboratório:

Um ambiente de Cassandra funcionando será fornecido para os alunos. Os alunos precisarão de um cliente SSH e um navegador para acessar o cluster.

Instalação Zero: Não é necessário instalar o Cassandra nas máquinas dos alunos!

 21 Horas

Declaração de Clientes (3)

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas