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Schulungsübersicht

  • Teil 1: Einführung in Big Data / NoSQL
    • Überblick über NoSQL
    • CAP-Theorem
    • Wann ist NoSQL geeignet?
    • Spaltenspeicher
    • NoSQL-Ökosystem
  • Teil 2: Cassandra-Grundlagen
    • Design und Architektur
    • Cassandra-Knoten, Cluster, Rechenzentren
    • Keyspaces, Tabellen, Zeilen und Spalten
    • Partitionierung, Replikation, Tokens
    • Quorum und Konsistenzstufen
    • Laborübungen: Interaktion mit Cassandra über CQLSH
  • Teil 3: Datenmodellierung – Teil 1
    • Einführung in CQL
    • CQL-Datentypen
    • Erstellen von Keyspaces und Tabellen
    • Auswahl von Spalten und Typen
    • Auswahl von Primärschlüsseln
    • Datenlayout für Zeilen und Spalten
    • Lebensdauer von Daten (TTL)
    • Abfragen mit CQL
    • CQL-Updates
    • Kollektionen (Liste / Map / Set)
    • Laborübungen: Verschiedene Aufgaben zur Datenmodellierung mit CQL; Experimentieren mit Abfragen und unterstützten Datentypen
  • Teil 4: Datenmodellierung – Teil 2
    • Erstellen und Verwenden sekundärer Indizes
    • Komposit-Schlüssel (Partitionsschlüssel und Clustering-Schlüssel)
    • Zeitreihendaten
    • Best Practices für Zeitreihendaten
    • Zähler (Counters)
    • Lightweight Transactions (LWT)
    • Laborübungen: Erstellen und Verwenden von Indizes; Modellierung von Zeitreihendaten
  • Teil 5: Interne Funktionsweise von Cassandra
    • Verständnis des internen Designs von Cassandra
    • SSTables, Memtables, Commit-Log
  • Teil 6: Verwaltung
    • Auswahl der Hardware
    • Cassandra-Distributionen
    • Kommunikation zwischen Cassandra-Knoten
    • Schreiben und Lesen von Daten in/vom Storage-Engine
    • Datenverzeichnisse
    • Anti-Entropie-Operationen
    • Cassandra-Compaction
    • Auswahl und Implementierung von Compaction-Strategien
    • Cassandra-Best-Practices (Compaction, Garbage Collection)
    • Erstellen einer Testinstanz von Cassandra mit geringem Speicherverbrauch
    • Fehlersuchtools und Tipps
    • Laborübung: Installation von Cassandra, Durchführung von Benchmarks

Voraussetzungen

  • Sicherer Umgang mit der Linux-Umgebung (Navigation in der Befehlszeile, Bearbeiten von Dateien mit vi / nano)
  • Für Präsenzkurse: Ein Laptop oder Desktop-PC mit 8 GB RAM
  • Für Remote-Kurse: Ein funktionierendes Cassandra-Labor wird bereitgestellt, erforderlich ist lediglich ein Webbrowser
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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