Programa del Curso

  • Sección 1: Introducción a Big Data / NoSQL
    • NoSQL Resumen
    • Teorema CAP
    • ¿Cuándo es NoSQL apropiado
    • Almacenamiento en columnas
    • NoSQL ecosistema
  • Sección 2 : Cassandra Conceptos básicos
    • Diseño y arquitectura
    • Cassandra Nodos, clústeres, centros de datos
    • Espacios de claves, tablas, filas y columnas
    • Partición, replicación, tokens
    • Niveles de quórum y coherencia
    • Labs: interacción con cassandra mediante CQLSH
  • Sección 3: Modelado de datos – parte 1
    • Introducción a CQL
    • Tipos de datos CQL
    • Creación de espacios de claves y tablas
    • Elección de columnas y tipos
    • Elección de claves principales
    • Diseño de datos para filas y columnas
    • Tiempo de vida (TTL)
    • Consultas con CQL
    • Actualizaciones de CQL
    • Colecciones (lista / mapa / conjunto)
    • Laboratorios: varios ejercicios de modelado de datos utilizando CQL; Experimentar con consultas y tipos de datos admitidos
  • Sección 4: Modelado de datos – parte 2
    • Creación y uso de índices secundarios
    • Claves compuestas (claves de partición y claves de agrupación en clústeres)
    • Datos de series temporales
    • Prácticas recomendadas para datos de series temporales
    • Contadores
    • Transacciones ligeras (LWT)
    • Labs: creación y uso de índices;  Modelado de datos de series temporales
  • Sección 5 : Cassandra Internos
    • Comprender Cassandra el diseño bajo el capó
    • sstables, memtables, registro de confirmaciones
  • Sección 6: Administración
    • Selección de hardware
    • Cassandra Distribuciones
    • Cassandra Nodos Communication
    • Escritura y lectura de datos hacia/desde el motor de almacenamiento
    • Directorios de datos
    • Operaciones antientropía
    • Cassandra Compactación
    • Elección e implementación de estrategias de compactación
    • Cassandra Mejores prácticas (compactación, recolección de basura,)
    • Creación de una instancia de prueba Cassandra con poca superficie de memoria
    • Herramientas y consejos para la solución de problemas
    • Laboratorio : los estudiantes instalan Cassandra, ejecutan pruebas comparativas

Requerimientos

  • Cómodo en el entorno Linux (navegando por la línea de comandos, editando archivos con VI / Nano)
  • Para los cursos presenciales, un ordenador portátil o de sobremesa con 8 GB de RAM
  • Para los cursos remotos, se proporcionará un laboratorio de Cassandra en funcionamiento y no se necesita nada excepto un navegador web
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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