Schulungsübersicht

  • Abschnitt 1: Einführung in Big Data / NoSQL
    • NoSQL Überblick
    • CAP-Theorem
    • Wann ist NoSQL geeignet
    • Säulenspeicher
    • NoSQL Ökosystem
  • Abschnitt 2 : Cassandra Grundlagen
    • Entwurf und Architektur
    • Cassandra Knoten, Cluster, Rechenzentren
    • Keyspaces, Tabellen, Zeilen und Spalten
    • Partitionierung, Replikation, Token
    • Quorum und Konsistenzstufen
    • Übungen: Interaktion mit Cassandra unter Verwendung von CQLSH
  • Abschnitt 3: Datenmodellierung - Teil 1
    • Einführung in CQL
    • CQL Datentypen
    • Erstellen von Keyspaces & Tabellen
    • Auswahl von Spalten und Typen
    • Auswahl von Primärschlüsseln
    • Datenlayout für Zeilen und Spalten
    • Lebenszeit (TTL)
    • Abfragen mit CQL
    • CQL-Aktualisierungen
    • Sammlungen (Liste/Map/Set)
    • Übungen: verschiedene Übungen zur Datenmodellierung mit CQL; Experimentieren mit Abfragen und unterstützten Datentypen
  • Abschnitt 4: Datenmodellierung - Teil 2
    • Erstellen und Verwenden von Sekundärindizes
    • Zusammengesetzte Schlüssel (Partitionsschlüssel und Clustering-Schlüssel)
    • Zeitreihendaten
    • Bewährte Verfahren für Zeitreihendaten
    • Zähler
    • Leichte Transaktionen (LWT)
    • Übungen: Erstellen und Verwenden von Indizes; Modellierung von Zeitreihendaten
  • Abschnitt 5 : Cassandra Interna
    • Verstehen des Cassandra Designs unter der Haube
    • sstables, memtables, Übergabeprotokoll
  • Abschnitt 6: Verwaltung
    • Hardware-Auswahl
    • Cassandra Distributionen
    • Cassandra Knotenpunkte Communication
    • Schreiben und Lesen von Daten in/aus der Storage Engine
    • Datenverzeichnisse
    • Anti-Entropie-Operationen
    • Cassandra Verdichtung
    • Auswahl und Implementierung von Verdichtungsstrategien
    • Cassandra Bewährte Verfahren (Verdichtung, Garbage Collection,)
    • Erstellen einer Testinstanz Cassandra mit geringem Speicherbedarf
    • Tools und Tipps zur Fehlerbehebung
    • Übung: Schüler installieren Cassandra, führen Benchmarks durch

Voraussetzungen

  • Kenntnis der Linux-Umgebung (Navigieren in der Kommandozeile, Bearbeiten von Dateien mit vi / nano)
  • Für Vor-Ort-Kurse, ein Laptop oder Desktop mit 8 GB RAM
  • Für Fernkurse wird ein funktionierendes Cassandra-Labor zur Verfügung gestellt, und außer einem Webbrowser wird nichts benötigt
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (2)

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