Programa do Curso

    Seção 1: Introdução ao Big Data / Visão geral do NoSQL NoSQL Teorema CAP Quando o NoSQL é apropriado Armazenamento colunar NoSQL ecossistema
Seção 2: Cassandra Noções básicas de design e arquitetura
  • Cassandra nós, clusters, datacenters
  • Keyspaces, tabelas, linhas e colunas
  • Particionamento, replicação, tokens
  • Níveis de quórum e consistência
  • Laboratórios: interagindo com cassandra usando CQLSH
  • Seção 3: Modelagem de Dados – parte 1 introdução ao CQL
  • Tipos de dados CQL
  • criando keyspaces e tabelas
  • Escolhendo colunas e tipos
  • Escolhendo chaves primárias
  • Layout de dados para linhas e colunas
  • Hora de viver (TTL)
  • Consultando com CQL
  • Atualizações CQL
  • Coleções (lista/mapa/conjunto)
  • Laboratórios: vários 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 cluster)
  • Dados de série temporal
  • Melhores práticas para dados de série temporal
  • Contadores
  • Transações leves (LWT)
  • Labs: criação e utilização de índices; modelagem de dados de série temporal
  • Seção 5: Laboratórios de modelagem de dados: Sessão de design de grupo, vários casos de uso de vários domínios são apresentados
  • os alunos trabalham em grupos para criar projetos e modelos
  • discutir vários projetos, analisar decisões
  • Laboratório: implementar um dos cenários
  • Seção 6: Drivers Cassandra Introdução ao driver Java
  • Operações CRUD (criar/ler/atualizar, excluir) usando Java cliente
  • Consultas assíncronas
  • Laboratórios: usando Java API para Cassandra
  • Seção 7: Cassandra Internos entendem Cassandra design sob o capô
  • sstables, memtables, log de commit
  • ler caminho / escrever caminho
  • cache
  • vnodes
  • Seção 8: Seleção de hardware de administração
  • Cassandra distribuições
  • Cassandra melhores práticas (compactação, coleta de lixo)
  • ferramentas e dicas para solução de problemas
  • Laboratório: alunos instalam Cassandra, executam benchmarks
  • Seção 9: Laboratório de bônus (se o tempo permitir) Implemente um serviço de música como Pandora / Spotify em Cassandra
  • Requisitos

    • confortável com a linguagem de programação Java
    • confortável em ambiente Linux (navegar na linha de comandos, editar ficheiros com vi / nano)

     

      21 horas
     

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