IBS Training Center Основы Cassandra
О курсе
Подробнее
Описание Cassandra – распределенная отказоустойчивая масштабируемая нереляционная система управления базами данных, с равноправными узлами, очень быстрая на запись и просто быстрая на чтение, автоматически восстанавливающая данные при сбоях. Для доступа к данным имеется SQL-подобный язык. Курс посвящен изучению принципов, на которых она построена, методов создания баз данных для нее, написанию запросов на языке CQL и доступа к данным из прикладных программ посредством API и с использованием высокоуровневых библиотек. Рассматриваются процессы чтения и записи данных, управления кластером, определения потребности в ресурсах, методы настройки производительности, мониторинга.
Требования
Что нужно для старта
- Базовые навыки программирования на Java;
- Умение работать в командной оболочке Unix/Linux (bash);
- Опыт работы с базами данных желателен, но не обязателен.
Содержание
6 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
011. Основные концепции Cassandra (теория - 3 ч., практика - 1 ч.)
Области применения, типичные use case и анти-use case; Архитектура, репликация, управление согласованностью данных; Процесс записи данных, отложенная запись; Процесс чтения данных, восстановление данных; Объединение хранимых данных и очистка удаленных данных; Практика 1. Установка и развертывание кластера (Docker Compose); Практика 2. Использование Nodetool для исследования состояния кластера.
022. Язык запросов CQL (теория - 2 ч., практика - 2 ч.)
Модель данных CQL; Первичные ключи и их структура; CQL: язык запросов Cassandra; CQL: Типы данных, коллекции, вложенные данные, устаревание данных; Запросы на CQL; Практика 3. Создание таблиц с первичными ключами разной сложности и исследование поведения запросов.
033. Проектирование баз данных для Cassandra (теория - 2 ч., практика - 2 ч.)
Диаграммы Чеботко для логических и физических моделей данных; Лучшие практики моделирования данных для Cassandra; Проектирование таблиц и выбор ключей; Моделирование данных от запросов; Вторичные индексы; Материализованные представления; Практика 4. Проектирование логической и физической модели данных.
044. Доступ из приложений (теория - 1 ч., практика - 1 ч.)
Архитектура Java-драйвера; Основы Java API; ORM; Практика 5. Создание приложения, использующего Java драйвер для доступа к Cassandra.
055. Развертывание и мониторинг кластера (теория - 2 ч., практика - 4 ч.)
Зависимости: версии Java/JDK; Развертывание кластера on-premise, в облаке, в Kubernetes; Определение потребности в ресурсах: память, CPU, диск; Мониторинг: сбор и агрегация метрик; Принципы настройки производительности; Практика 6. Сбор метрик с кластера; Практика 7. Использование Nodetool для наблюдения за процессами в кластере.
066. Администрирование кластера (теория - 2 ч., практика 2 ч.)
Подключение и отключение узлов; Обновлений версий; Системное пространство ключей; Управление хранением данных; Управление сжатием (compaction) данных; Резервное копирование и мгновенные снимки; Исправление поврежденных файлов данных; Практика 8. Исследование подключения/отключения узлов и других служебных операций.
011. Основные концепции Cassandra (теория - 3 ч., практика - 1 ч.)
Области применения, типичные use case и анти-use case; Архитектура, репликация, управление согласованностью данных; Процесс записи данных, отложенная запись; Процесс чтения данных, восстановление данных; Объединение хранимых данных и очистка удаленных данных; Практика 1. Установка и развертывание кластера (Docker Compose); Практика 2. Использование Nodetool для исследования состояния кластера.
022. Язык запросов CQL (теория - 2 ч., практика - 2 ч.)
Модель данных CQL; Первичные ключи и их структура; CQL: язык запросов Cassandra; CQL: Типы данных, коллекции, вложенные данные, устаревание данных; Запросы на CQL; Практика 3. Создание таблиц с первичными ключами разной сложности и исследование поведения запросов.
033. Проектирование баз данных для Cassandra (теория - 2 ч., практика - 2 ч.)
Диаграммы Чеботко для логических и физических моделей данных; Лучшие практики моделирования данных для Cassandra; Проектирование таблиц и выбор ключей; Моделирование данных от запросов; Вторичные индексы; Материализованные представления; Практика 4. Проектирование логической и физической модели данных.
044. Доступ из приложений (теория - 1 ч., практика - 1 ч.)
Архитектура Java-драйвера; Основы Java API; ORM; Практика 5. Создание приложения, использующего Java драйвер для доступа к Cassandra.
055. Развертывание и мониторинг кластера (теория - 2 ч., практика - 4 ч.)
Зависимости: версии Java/JDK; Развертывание кластера on-premise, в облаке, в Kubernetes; Определение потребности в ресурсах: память, CPU, диск; Мониторинг: сбор и агрегация метрик; Принципы настройки производительности; Практика 6. Сбор метрик с кластера; Практика 7. Использование Nodetool для наблюдения за процессами в кластере.
066. Администрирование кластера (теория - 2 ч., практика 2 ч.)
Подключение и отключение узлов; Обновлений версий; Системное пространство ключей; Управление хранением данных; Управление сжатием (compaction) данных; Резервное копирование и мгновенные снимки; Исправление поврежденных файлов данных; Практика 8. Исследование подключения/отключения узлов и других служебных операций.
Документ после выпуска
удостоверение о повышении квалификации государственного образца
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Основы Cassandra» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Направления:Анализ данных
Информация обновлена 8 января 2025 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
