Apache Cassandra

Apache Cassandra ücretsiz, açık kaynak kodlu bir proje ve ikinci nesil bir dağıtık NoSQL veritabanıdır. Özellikle, yüksek miktarlarda verilerle çalışılırken yüksek erişilebilirlikli ve ölçeklenebilir veritabanları için en iyi seçenek olarak kabul edilir. Cassandra, birden fazla veri merkezi arasında çoğaltma (replication) desteğine sahiptir. Aynı zamanda sağladığı ayarlanabilir tutarlılık sayesinde yazma ve okuma işlemlerini yüksek oranda ölçeklenebilir hale getirir. Bu Apache Cassandra eğitimiyle, Büyük Veri (Big Data) ve NoSQL veritabanı temelleri hakkında genel bilgi alacak; Cassandra'nın özellikleri, mimarisi ve veri modelini anlayacak ve Hadoop Büyük Veri ekosistemindeki rolünü görecek ve Cassandra'nın nasıl yükleneceğini, yapılandırılacağını ve izleneceğini öğreneceksiniz.


Günümüzde kuruluların işlediği büyük hacimli ve farklı veriler yüksek erişilebilirlikli ve düşük gecikmeli bir veritabanına ihtiyaç duyuyor. Apache Cassandra, çoğaltılmış ve dağıtılmış sistemlerde sağladığı yüksek okuma ve yazma hızıyla kuruluşların ihtiyaç duydukları çözümü sunuyor. Bu Apache Cassandra eğitimi, Cassandra'nın doğrusal olarak ölçeklenebilir eşler arası tasarımından faydalanmak üzere veri modelleme deneyimi sağlıyor.


Bu eğitimde neler öğreneceksiniz?


  • Cassandra veritabanlarını oluşturma ve sık kullanılan tasarım düzenlerini uygulama
  • Sorgu düzenlerine göre Cassandra’da veri modelleme
  • CQL ve Java kullanarak Cassandra veritabanlarına erişme
  • Okuma/Yazma ve veri tutarlılığı arasında bir denge oluşturma
  • Cassandra’yı Hadoop, Pig ve Hive ile entegre etme


Kimler Katılmalı?


NoSQL veritabanları ve Cassandra'da kariyer yapmak isteyen uzmanlar

Analiz uzmanları

Araştırma uzmanları

BT geliştiricileri

Test uzmanları

Proje yöneticileri


Önkoşullar


SQL ve veritabanları hakkında bilgi sahibi olma

Java programlama

NoSQL Overview

Justifying non-relational data stores

Listing the categories of NoSQL Data Stores


Exploring Cassandra

Defining column family data stores

Surveying Cassandra

Dissecting the basic Cassandra architecture


Querying Cassandra

Defining Cassandra Query Language, CQL

Enumerating CQL data types

Manipulating data from the cqlsh interface


 Leveraging Cassandra structures and types

Drawing comparisons with the relational model

Organizing data with keyspaces, tables and columns

Creating collections and counters


Modeling data based on queries

Designing tables around access patterns

Clustering with compound primary keys

Improving data distribution with composite partition Keys


 Detailing tunable consistency

Identifying consistency levels

Selecting appropriate read and write consistency levels

Distinguishing consistency repair features


Balancing consistency and performance

Relating replication factor and consistency

Trading consistency for availability

Achieving linearizable consistency with Compare-And-Set


 Working with Cassandra collection types

Grouping elements in sets

Ordering elements in lists

Expressing relationships with maps

Nesting collections


Storing data for easy retrieval

Mapping data to tuples and user defined types

Investigating the frozen keyword

Applying the Valueless Columns Pattern

Strategic implementation of clustering columns


Controlling data life span

Expiring temporal data with time-to-live

Reviewing how tombstones achieve distributed deletes

Executing DELETEs and UPDATEs in the future


Constructing materialized views and time series

Modeling time series data

Enhancing queries with materialized views

Materialized views maintained in the application

Driving analytics from materialized views


Managing triggers

Creating triggers by implementing ITrigger

Attaching triggers to tables

Supporting materialized views with triggers


Querying Cassandra data with the Datastax Java Driver

Connecting to a Cassandra cluster

Running CQL through the Java Driver

Batching prepared statements

Paginating large queries


Persisting Java Objects with Kundera

Defining the Java Persistence Architecture, JPA

Configuring Kundera to work with Cassandra

Generating schemas automatically

Managing JPA transactions in Kundera


Leveraging built-in Cassandra connectors

Loading data into Hadoop MapReduce with the Cassandra InputFormat

Utilizing the Cassandra Loader to create Pig relations

Converting a Cassandra table to a Hive table with the Casssandra serializer/deserializer (SerDe)

Eğitim Detayları
Süre 3 Gün
Kontenjan Max 12 Kişi
Eğitim Tipi Sınıf / Sanal Sınıf


Aradığınızı bulamadınız mı? Bize ulaşın, yardımcı olalım!

İletişim