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Programa do Curso
- Secção 1: Introdução ao Big Data / NoSQL
- NoSQL visão geral
- Teorema CAP
- Quando é que NoSQL é apropriado
- Armazenamento em colunas
- Ecossistema NoSQL
- Secção 2 : Cassandra Noções básicas
- Conceção e arquitetura
- [Nós, clusters, centros de dados
- Espaços-chave, tabelas, linhas e colunas
- Particionamento, replicação, tokens
- Quorum e níveis de consistência
- Laboratórios: interagindo com o cassandra usando CQLSH
- Secção 3: Modelação de dados - parte 1
- introdução à CQL
- Tipos de dados CQL
- criando espaços-chave e tabelas
- Escolhendo colunas e tipos
- Escolhendo chaves primárias
- Disposição dos dados para linhas e colunas
- Tempo de vida (TTL)
- Consultar com CQL
- Actualizações CQL
- Colecções (lista / mapa / conjunto)
- Laboratórios: vários exercícios de modelação de dados utilizando CQL; experimentação de consultas e tipos de dados suportados
- Secção 4: Modelação de dados - parte 2
- Criando e usando índices secundários
- chaves compostas (chaves de partição e chaves de clustering)
- Dados de séries temporais
- Melhores práticas para dados de séries cronológicas
- Contadores
- Transacções leves (LWT)
- Laboratórios: criação e utilização de índices; modelação de dados de séries cronológicas
- Secção 5: Laboratórios de modelação de dados: sessão de conceção em grupo
- são apresentados vários casos de utilização de vários domínios
- os alunos trabalham em grupos para criar projectos e modelos
- discussão de vários projectos, análise de decisões
- Laboratório: implementar um dos cenários
- Secção 6: Cassandra controladores
- Introdução ao driver Java
- Operações CRUD (Create / Read / Update, Delete) usando o cliente Java
- Consultas assíncronas
- Laboratórios: utilização da API Java para Cassandra
- Secção 7 : Cassandra Internos
- entender o projeto Cassandra por trás do capô
- sstables, memtables, log de commit
- caminho de leitura / caminho de escrita
- cache
- vnodos
- Secção 8: Administração
- Seleção de hardware
- Cassandra distribuições
- Instalando Cassandra
- Executando benchmarks
- Ferramentas para monitorizar o desempenho e as actividades dos nós
- DataStax OpsCenter
- Diagnosticando Cassandra problemas de desempenho
- Investigando uma falha de nó
- Compreender a reparação, eliminação e replicação de dados
- Outras ferramentas e dicas de solução de problemas
- [Melhores práticas (compactação, recolha de lixo,)
- Secção 9: Laboratório de bónus (se o tempo permitir)
- Implementar um serviço de música como Pandora / Spotify em Cassandra
Requisitos
- confortável com a linguagem de programação Java
- confortável em ambiente Linux (navegar na linha de comandos, editar ficheiros com vi / nano)
Ambiente de laboratório:
Será fornecido aos alunos um ambiente Cassandra funcional. Os alunos precisarão de um cliente SSH e de um browser para aceder ao cluster.
Instalação zero: Não é necessário instalar o Cassandra nos computadores dos alunos!
21 Horas
