Schulungsübersicht

  • Abschnitt 1: Einführung in Big Data / NoSQL
    • Überblick über NoSQL
    • CAP-Theorem
    • Wann ist NoSQL geeignet?
    • Spaltenspeicherung
    • NoSQL-Ökosystem
  • Abschnitt 2: Cassandra-Grundlagen
    • Design und Architektur
    • Cassandra-Knoten, -Cluster und -Datenzentren
    • Keyspaces, Tabellen, Zeilen und Spalten
    • Partitionierung, Replikation und Tokens
    • Konsistenzstufen (Quorum)
    • Labor: Interaktion mit Cassandra mittels CQLSH
  • Abschnitt 3: Datendefinition – Teil 1
    • Einführung in CQL
    • CQL-Datentypen
    • Erstellen von Keyspaces und Tabellen
    • Auswählen von Spalten und Datentypen
    • Auswählen von Primärschlüsseln
    • Datenlayout für Zeilen und Spalten
    • Time to live (TTL)
    • Abfragen mit CQL
    • CQL-Updates
    • Sammlungen (List, Map, Set)
    • Labor: Verschiedene Datendefinitionsaufgaben mit CQL; Experimente mit Abfragen und unterstützten Datentypen
  • Abschnitt 4: Datendefinition – Teil 2
    • Erstellen und Verwenden von Sekundärschlüsseln
    • Komposite Schlüssel (Partitionsschlüssel und Clusterschlüssel)
    • Zeitreihendaten
    • Bewährte Methoden für Zeitreihendaten
    • Counter
    • LW-Transaktionen (Lightweight Transactions)
    • Labor: Erstellen und Verwenden von Indizes; Modellierung von Zeitreihendaten
  • Abschnitt 5: Gruppendesignsitzung für Datendefinitionslabors
    • Vorstellung mehrerer Anwendungsfälle aus verschiedenen Domänen
    • Die Studenten arbeiten in Gruppen, um Designs und Modelle zu erstellen
    • Besprechen der Designs und Analyse der Entscheidungen
    • Labor: Implementierung eines Szenarios
  • Abschnitt 6: Cassandra-Treiber
    • Einführung in den Java-Treiber
    • CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) mit dem Java-Client
    • Asynchrone Abfragen
    • Labor: Verwenden der Java-API für Cassandra
  • Abschnitt 7: Cassandra-Interne Abläufe
    • Verstehen des Designs von Cassandra unter der Haube
    • SSTables, Memtables und Commitlog
    • Lese- und Schreibpfad
    • Caching
    • vNodes
  • Abschnitt 8: Administration
    • Auswahl der Hardware
    • Cassandra-Distributionen
    • Installation von Cassandra
    • Durchführung von Benchmarks
    • Werkzeuge zur Überwachung der Leistung und der Knotenaktivitäten
      • DataStax OpsCenter
    • Diagnostik von Cassandra-Leistungsproblemen
    • Ermitteln eines Knotenabsturzes
    • Verstehen von Datenreparatur, -Löschung und -Replikation
    • Weitere Troubleshooting-Werkzeuge und Tipps
    • Cassandra-Best-Practices (Compaction, Garbage Collection)
  • Abschnitt 9: Bonuslabor (falls Zeit reicht)
    • Implementierung eines Musikdienstes wie Pandora/Spotify auf Cassandra

Voraussetzungen

  • Beherrschung der Java-Programmiersprache
  • Beherrschung des Linux-Umfelds (Navigation in der Kommandozeile, Bearbeiten von Dateien mit vi/nano)

Laborumgebung:

Eine funktionierende Cassandra-Umgebung wird den Studenten zur Verfügung gestellt. Die Studenten benötigen einen SSH-Client und einen Browser, um auf das Cluster zuzugreifen.

Zero Install: Es ist nicht notwendig, Cassandra auf den Rechnern der Studenten zu installieren!

 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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