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Temario del curso

  • Sección 1: Introducción a Big Data / NoSQL
    • Resumen de NoSQL
    • Teorema CAP
    • Cuándo es apropiado usar NoSQL
    • Almacenamiento columnar
    • Ecosistema de NoSQL
  • Sección 2: Conceptos básicos de Cassandra
    • Diseño y arquitectura
    • Nodos, clústers y centros de datos de Cassandra
    • Keyspaces, tablas, filas y columnas
    • Particionado, replicación y tokens
    • Quórum y niveles de consistencia
    • Laboratorios: interacción con Cassandra usando CQLSH
  • Sección 3: Modelado de datos - Parte 1
    • Introducción a CQL
    • Tipos de datos en CQL
    • Creación de keyspaces y tablas
    • Elegir columnas y tipos de datos
    • Elegir claves primarias
    • Disposición de datos para filas y columnas
    • Tiempo de vida (TTL)
    • Consultas con CQL
    • Actualizaciones en CQL
    • Colecciones (list, map, set)
    • Laboratorios: diversos 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: Aspectos internos de Cassandra
    • Comprender el diseño interno de Cassandra
    • sstables, memtables y registro de compromiso (commit log)
  • Sección 6: Administración
    • Selección de hardware
    • Distribuciones de Cassandra
    • Comunicación entre nodos de Cassandra
    • Escritura y lectura de datos en/desde el motor de almacenamiento
    • Directorios de datos
    • Operaciones anti-entropía
    • Compaction en Cassandra
    • Elegir e implementar estrategias de compacción
    • Mejores prácticas para Cassandra (compaction, garbage collection)
    • Creación de una instancia de Cassandra de prueba con bajo consumo de memoria
    • Herramientas y consejos de resolución de problemas
    • Laboratorio: los estudiantes instalan Cassandra y ejecutan benchmarks

Requerimientos

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

Número de participantes


Precio por participante

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