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 Duración 14 horas

Temario del curso

  • Sección 1: Introducción a Big Data / NoSQL
    • Resumen de NoSQL
    • Teorema CAP
    • Cuándo es apropiado NoSQL
    • Almacenamiento columnar
    • Ecosistema NoSQL
  • Sección 2: Fundamentos de Cassandra
    • Diseño y arquitectura
    • Nodos, clústeres y centros de datos de Cassandra
    • Espacios de claves, tablas, filas y columnas
    • Particionamiento, 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 de CQL
    • Creación de espacios de claves y tablas
    • Elegir columnas y tipos
    • Elegir 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; experimentando 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)
    • Series temporales
    • Prácticas recomendadas para series temporales
    • Contadores
    • Transacciones ligeras (LWT)
    • Laboratorios: Creación y uso de índices; modelado de datos de series temporales
  • Sección 5: Componentes internos de Cassandra
    • Comprender el diseño interno de Cassandra
    • SSTables, memtables y registro de commits
  • Sección 6: Administración
    • Selección de hardware
    • Distribuciones de Cassandra
    • Comunicación entre nodos de Cassandra
    • Escribir y leer datos en el motor de almacenamiento
    • Directorios de datos
    • Operaciones de anti-entropía
    • Compactación de Cassandra
    • Elección e implementación de estrategias de compactación
    • Prácticas recomendadas de Cassandra (compactación, recolección de basura)
    • Creación de una instancia de Cassandra de prueba con huella de memoria reducida
    • Herramientas y consejos para la resolución de problemas
    • Laboratorio: Los estudiantes instalan Cassandra y ejecutan pruebas de rendimiento

Requerimientos

  • Ser cómodo en un entorno Linux (navegación por línea de comandos, edición de archivos con vi o nano)
  • Para cursos presenciales, una laptop o computadora de escritorio con 8 GB de RAM
  • Para cursos remotos, se proporcionará un laboratorio de Cassandra funcional; solo se necesita un navegador web

Número de participantes


Precio por participante

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