Formation Apache Cassandra : Utilisation
Public admis
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Objectifs de la formation
- Structurer et concevoir des bases de données Cassandra pour garder une longueur d'avance sur vos concurrents - Appliquer des modèles de requêtes pour modéliser les données de vos bases Cassandra - Accéder aux bases de données Cassandra avec CQL et Java - Trouver le juste équilibre entre le débit de lecture / écriture et la cohérence des données - Intégrer Cassandra à Hadoop, Pig et Hive - Mettre en oeuvre les design patterns Cassandra les plus courants
| Tarif |
A partir de 2 070,00 € |
| Durée | 3 jour(s) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 070,00 € |
| Durée | 3 jour(s) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Programme
NoSQL : Vue d'ensemble
Pourquoi utiliser des entrepôts de données non relationnels
Les différentes catégories d'entrepôts de données NoSQL
Structure des bases Cassandra
Définir des entrepôts de données avec des familles de colonnes
Interroger Cassandra
Examiner les principaux composants de l'architecture de Cassandra
Interrogation des bases Cassandra
Définir le langage CQL (Cassandra Query Language)
Énumérer les différents types de données CQL
Manipuler les données depuis l'interface cqlsh
Structures et types de données Cassandra
Faire un parallèle avec le modèle relationnel
Organiser les données avec les keyspaces, les tables et les colonnes
Créer des collections et des compteurs
Modélisation des données avec les requêtes
Créer des tables axées sur les modèles (patterns) d'accès
Créer des clusters avec des clés primaires composites
Améliorer la distribution des données avec les clés de partition composites
Optimisation de la cohérence
Identifier les différents niveaux de cohérence
Choisir les niveaux de cohérence en lecture / écriture des données Différencier les fonctionnalités d'ajustement des niveaux de cohérence
Équilibre entre cohérence et performances
Comprendre le lien entre cohérence et facteurs de réplication
Sacrifier la cohérence au profit de la disponibilité
Développer la cohérence linéaire avec Compare-And-Set
Les types de collections Cassandra
Regrouper les éléments dans des ensembles
Classer les éléments dans des listes
Cartographier les relations
Imbriquer les collections
Stockage des données pour faciliter leur récupération
Mapper les données avec des tuples et des types définis par l'utilisateur Comprendre le frozen keyword
Appliquer le pattern Valueless Columns
Mise en œuvre stratégique des colonnes de cluster
Contrôle de la durée de vie des données
Expiration des données temporelles avec time-to-live
Utiliser des tombstones pour les suppressions distribuées
Exécuter ultérieurement des instructions DELETE et UPDATE
Création de vues matérialisées et de séries chronologiques
Modéliser les séries chronologiques
Améliorer les requêtes avec les vues matérialisées
Maintenance des vues matérialisées dans l'application
Analyser les données à partir des vues matérialisées
Gestion des triggers
Créer des triggers avec ITrigger
Associer des triggers à des tables
Gérer les vues matérialisées avec des triggers
Interrogation des données Cassandra avec le pilote Java Datastax
Se connecter à un cluster Cassandra
Exécuter des instructions CQL via le pilote Java
Traiter les instructions préparées par lots
Paginer les requêtes volumineuses
Persistance des objets Java avec Kundera
Définir la JPA (Java Persistence Architecture)
Configurer Kundera pour Cassandra
Générer des schémas automatiquement
Gérer les transactions JPA dans Kundera
Connecteurs Cassandra intégrés
Charger les données dans Hadoop MapReduce avec la fonction Cassandra InputFormat
Utiliser l'outil de chargement Cassandra pour créer des relations avec Pig Convertir une table Cassandra en table Hive avec la sérialisation / désérialisation Cassandra
Prérequis
Public
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