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Temario del curso

  • Sección 1: Introducción a Big Data / NoSQL
    • Visión general de NoSQL
    • Teorema CAP
    • Cuándo es adecuado utilizar NoSQL
    • Almacenamiento columnar
    • Ecosistema de NoSQL
  • Sección 2: Fundamentos de Cassandra
    • Diseño y arquitectura
    • Nodos, clústers y centros de datos de Cassandra
    • Keyspaces, tablas, filas y columnas
    • Particionamiento, replicación y tokens
    • Quórum y niveles de consistencia
    • Laboratorios: interacción con Cassandra utilizando CQLSH
  • Sección 3: Modelado de datos – Parte 1
    • Introducción a CQL
    • Tipos de datos en CQL
    • Creación de keyspace y tablas
    • Elección de columnas y tipos
    • Definición de claves primarias
    • Disposición de datos para filas y columnas
    • Tiempo de vida (TTL)
    • Consultas con CQL
    • Actualizaciones en CQL
    • Colecciones (lista / mapa / conjunto)
    • Laboratorios: varios ejercicios de modelado de datos usando CQL; experimentación con consultas y tipos de datos compatibles
  • Sección 4: Modelado de datos – Parte 2
    • Creación y uso de índices secundarios
    • Claves compuestas (claves de partición y claves de agrupamiento)
    • Datos de series temporales
    • Mejores prácticas para datos de series temporales
    • Contadores
    • Transacciones ligeras (LWT)
    • Laboratorios: creación y uso de índices; modelado de datos de series temporales
  • Sección 5: Componentes internos de Cassandra
    • Comprensión del diseño interno de Cassandra
    • sstables, memtables y commit log
  • Sección 6: Administración
    • Selección de hardware
    • Distribuciones de Cassandra
    • Comunicación entre nodos de Cassandra
    • Escritura y lectura de datos desde el motor de almacenamiento
    • Directorios de datos
    • Operaciones de anti-entropía
    • Compacción en Cassandra
    • Elegir e implementar estrategias de compacción
    • Mejores prácticas en Cassandra (compacción, recolección de basura)
    • Creación de una instancia de Cassandra de prueba con bajo uso de memoria
    • Herramientas y consejos para la resolución de problemas
    • Laboratorio: instalación de Cassandra por parte de los estudiantes y ejecución de pruebas de rendimiento

Requerimientos

  • Comodidad en el entorno de Linux (navegación por línea de comandos, edición de archivos con vi / nano)
  • Para cursos presenciales: una computadora portátil o de escritorio con 8 GB de RAM
  • Para cursos remotos: se proporcionará un laboratorio de Cassandra funcional; no se requiere nada más que un navegador web
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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