Descripción
Esta formación se compone de tres módulos en los que se muestra desde una introducción de esta base de datos ) pasando por el modelado de datos conceptual, lógico y físico, hasta la configuración operativa específica y las habilidades necesarias para la correcta administración y gestión de un cluster de Apache Cassandra.
Objetivos
En esta formación el alumno atenderá los conceptos de Apache Cassandra 2.0 relativos a:
- arquitectura,
- instalación, configuración y administración,
- lenguaje CQL
- herramientas
- niveles de técnicas intermedio y avanzado,
- las distintas metodologías de estado de modelado de datos
- los esquemas de optimización de diseño e indexación.
- configuración operativa específica
- y las habilidades para una correcta administración y gestión de un clúster de Apache Cassandra
Contenidos del curso
MODULO 1. Apache Cassandra: Core Concepts, Skills and Tools
- Introducción a Big Data y Cassandra:
- Concepto de Big Data
- Descripción de Apache Cassandra
- Comprender las necesidades de empleo
- Estudio de la arquitectura de Cassandra
- Instalación, configuración y ejecución local de Cassandra
- Preparación del sistema operativo
- Selección e instalación de la versión adecuada de Cassandra
- Configuración de Cassandra para el empleo de un único nodo
- Inicio y parado de instancias en Cassandra
- Introducción al modelado de datos y el lenguaje de consulta de Cassandra
- Descripción del modelo de datos en Cassandra
- Introducción a cqlsh
- Descripción del subconjunto DDL de CQL
- Introducción a DevCenter
- Descripción del subconjunto DML de CQL
- Comprender los conceptos básicos de modelado de datos en Cassandra
- Introducción a las herramientas de Cassandra
- Configuración de nodos y clusters empleando CCM
- Introducción y empleo de comandos en el shell cqlsh
- Introducción y empleo de herramientas de nodos (nodetool)
- Introducción de datos y nodos de prueba con Cassandra-stress
- Identificación de herramientas adicionales de Cassandra
- Comprender la arquitectura interna de Cassandra.
- Entender cómo se coordinan las solicitudes
- Comprender la replicación
- Comprender y ampliar la consistencia
- Comprender la comunicación entre nodos
- Comprender el sistema de espacio de nombres
- Trabajar con path de escritura de Cassandra
- Comprender cómo funciona el motor de almacenamiento
- Comprender el directorio de datos
- Trabajo con Cassandra read path
- Comprender cómo los datos son extraídos del sistema de almacenamiento
- Introducción a operaciones anti-entropía
- Lectura de datos con Cassandra
MODULO 2. Apache Cassandra: Data Modeling
- Revisión del modelo de datos de Cassandra y CQL
- Revise las tablas CQL
- Revisión del lenguaje de definición de datos CQL
- Revisión de capacidades de consultas CQL
- Modelado conceptual de datos
- Descripción de técnicas de modelado de datos conceptual
- Comprender el modelo entidad-relación
- Modelado de datos lógicos
- Introducción a diagramas Chebotko
- Entender los principios del modelado de datos Cassandra
- Introducción a la metodología query-driven de modelado de datos
- Reglas de Master mapping
- Patrones de Master mapping
- Análisis y validación de diseño Lógico
- Revisión del análisis del diseño lógico
- Entender las limitaciones de tamaño de particiones
- Comprender el costo de la redundancia de datos y su consistencia
- Comprender el costo de application-side joins y restricciones de integridad referencial
- Describir las consideraciones previas a las transacciones y la agregación de datos
MODULO 3: Apache Cassandra: Operations and Performance Tuning
- La gestión de un clúster Cassandra
- Bootstrap de nuevos nodos en un clúster
- Comprender las operaciones de limpieza
- Eliminar nodos caídos
- Desmantelamiento de los nodos
- Reemplazar nodos caídos
- El mantenimiento de un clúster Cassandra
- Cambiar el factor de replicación
- Comprender las operaciones de reparación
- Realizar copia de seguridad y recuperación
- Reconstruir índices
Información general
Área formativa
Bases de Datos NoSQL
Fabricante
Apache Cassandra
Metodología
Presencial
Certificación
Propia del fabricante