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課程目錄:Cassandra for Developers - Bespoke培訓(xùn)
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課程大綱:

         Cassandra for Developers - Bespoke培訓(xùn)

 

 

 

Section 1: Introduction to Big Data / NoSQL
NoSQL overview
CAP theorem
When is NoSQL appropriate
Columnar storage
NoSQL ecosystem
Section 2 : Cassandra Basics
Design and architecture
Cassandra nodes, clusters, datacenters
Keyspaces, tables, rows and columns
Partitioning, replication, tokens
Quorum and consistency levels
Labs : interacting with cassandra using CQLSH
Section 3: Data Modeling – part 1
introduction to CQL
CQL Datatypes
creating keyspaces & tables
Choosing columns and types
Choosing primary keys
Data layout for rows and columns
Time to live (TTL)
Querying with CQL
CQL updates
Collections (list / map / set)
Labs : various data modeling exercises using CQL ; experimenting with queries and supported data types
Section 4: Data Modeling – part 2
Creating and using secondary indexes
composite keys (partition keys and clustering keys)
Time series data
Best practices for time series data
Counters
Lightweight transactions (LWT)
Labs : creating and using indexes; modeling time series data
Section 5 : Data Modeling Labs : Group design session
multiple use cases from various domains are presented
students work in groups to come up designs and models
discuss various designs, analyze decisions
Lab : implement one of the scenario
Section 6: Cassandra drivers
Introduction to Java driver
CRUD (Create / Read / Update, Delete) operations using Java client
Asynchronous queries
Labs : using Java API for Cassandra
Section 7 : Cassandra Internals
understand Cassandra design under the hood
sstables, memtables, commit log
read path / write path
caching
vnodes
Section 8: Administration
Hardware selection
Cassandra distributions
Installing Cassandra
Running benchmarks
Tooling for monitoring performance and node activities
DataStax OpsCenter
Diagnosting Cassandra performance issues
Investigating a node crash
Understanding data repair, deletion and replication
Other troubleshooting tools and tips
Cassandra best practices (compaction, garbage collection,)
Section 9: Bonus Lab (time permitting)
Implement a music service like Pandora / Spotify on Cassandra

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