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Temario del curso

  • Sección 1: Introducción a Big Data / NoSQL
    • Vista general de NoSQL
    • Teorema CAP
    • Cuándo es apropiado usar NoSQL
    • Almacenamiento columnar
    • Ecosistema NoSQL
  • Sección 2: Conceptos básicos de Cassandra
    • Diseño y arquitectura
    • Nodos, clústeres y centros de datos de Cassandra
    • Keyspaces, tablas, filas y columnas
    • Particionamiento, replicación y tokens
    • Quórum y niveles de consistencia
    • Laboratorios: interacción con Cassandra mediante 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
    • Elegir claves primarias
    • Distribución de datos para filas y columnas
    • Tiempo de vida (TTL)
    • Consultas con CQL
    • Actualizaciones en CQL
    • Colecciones (lista / mapa / conjunto)
    • Laboratorios: diversos ejercicios de modelado de datos utilizando CQL; experimentación con consultas y tipos de datos soportados
  • 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 confirmación (commit log)
  • Sección 6: Administración
    • Selección de hardware
    • Distribuciones de Cassandra
    • Comunicación entre nodos de Cassandra
    • Escribir y leer datos desde/hacia el motor de almacenamiento
    • Directorios de datos
    • Operaciones 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 consumo de memoria
    • Herramientas y consejos para solución de problemas
    • Laboratorio: los estudiantes instalan Cassandra y ejecutan pruebas de rendimiento (benchmarks)

Requerimientos

  • Comodidad en el entorno de Linux (navegación por la 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 funcional de Cassandra; no se requiere nada más que un navegador web
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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