Plan du cours

    Section 1 : Introduction au Big Data / Présentation du NoSQL NoSQL Théorème CAP Quand le NoSQL est-il approprié Écosystème de stockage en colonnes NoSQL
Section 2 : Cassandra Notions de base Conception et architecture
  • Cassandra nœuds, clusters, centres de données
  • Espaces de clés, tableaux, lignes et colonnes
  • Partitionnement, réplication, jetons
  • Niveaux de quorum et de cohérence
  • Labs : interagir avec Cassandra en utilisant CQLSH
  • Section 3 : Modélisation des données – partie 1 introduction au CQL
  • Types de données CQL
  • création d'espaces de clés et de tables
  • Choisir des colonnes et des types
  • Choisir les clés primaires
  • Disposition des données pour les lignes et les colonnes
  • Temps de vie (TTL)
  • Interroger avec CQL
  • Mises à jour CQL
  • Collections (liste / carte / ensemble)
  • Travaux pratiques : divers exercices de modélisation de données utilisant CQL ; expérimenter des requêtes et des types de données pris en charge
  • Section 4 : Modélisation des données – partie 2 Création et utilisation d'index secondaires
  • clés composites (clés de partition et clés de clustering)
  • Données de séries chronologiques
  • Meilleures pratiques pour les données de séries chronologiques
  • Compteurs
  • Transactions légères (LWT)
  • Travaux pratiques : création et utilisation d'index ; modélisation de données de séries chronologiques
  • Section 5 : Cassandra Les composants internes comprennent Cassandra la conception sous le capot
  • sstables, memtables, journal de validation
  • Section 6 : Sélection du matériel d'administration
  • Cassandra distribution
  • Nœuds Cassandra Communication
  • Écriture et lecture de données vers/depuis le moteur de stockage
  • Répertoires de données
  • Opérations anti-entropie
  • Cassandra Compactage
  • Choisir et mettre en œuvre des stratégies de compactage
  • Cassandra bonnes pratiques (compactage, garbage collection,)
  • Création d'une instance de test Cassandra avec une faible empreinte mémoire
  • Outils et conseils de dépannage
  • Lab : les étudiants installent Cassandra, exécutent des benchmarks
  • Pré requis

    • A l'aise dans l'environnement Linux (navigation en ligne de commande, édition de fichiers avec vi / nano)
    • Pour les cours sur site, un ordinateur portable ou de bureau avec 8 Go de RAM
    • Pour les cours à distance, un laboratoire Cassandra fonctionnel sera fourni, et rien n'est nécessaire à part un navigateur web
     14 heures

    Nombre de participants



    Prix par participant

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