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Temario del curso

  • Sección 1: Introducción a Big Data / NoSQL
    • Visión general de NoSQL
    • Teorema CAP
    • Cuándo es adecuado NoSQL
    • Almacenamiento por columnas
    • 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
    • Elección de columnas y tipos
    • Elección de claves primarias
    • Distribución de datos para filas y columnas
    • Tiempo de vida (TTL)
    • Consultas con CQL
    • Actualizaciones con CQL
    • Colecciones (lista / mapa / conjunto)
    • Laboratorios: diversos ejercicios de modelado de datos usando CQL; experimentación 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)
    • 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: Detalles internos de Cassandra
    • Comprender el diseño interno de Cassandra
    • sstables, memtables y registro de confirmación
  • Sección 6: Administración
    • Selección de hardware
    • Distribuciones de Cassandra
    • Comunicación entre nodos de Cassandra
    • Escritura y lectura de datos en el motor de almacenamiento
    • Directorios de datos
    • Operaciones de anti-entropía
    • Compactación en Cassandra
    • Elección e implementación de estrategias de compactación
    • Mejores prácticas de Cassandra (compactación, recolección de basura, etc.)
    • Creación de una instancia de Cassandra de pruebas con poca huella de memoria
    • Herramientas y consejos para la resolución de problemas
    • Laboratorio: los estudiantes instalan Cassandra y ejecutan pruebas de rendimiento

Requerimientos

  • Experiencia en entorno de Linux (navegación por línea de comandos, edición de archivos con vi / nano)
  • Para cursos presenciales, un portátil o sobremesa con 8 GB de RAM
  • Para cursos a distancia, se proporcionará un laboratorio de Cassandra operativo y solo se necesita un navegador web
 14 Horas

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
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