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Plan de cours
Accueil > Formations > Data Science – Deep learning > BIG DATA Cassandra

Formation BIG DATA Cassandra

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
3.0 jour(s)

 
OBJECTIFS
Connaître les apports de Cassandra, savoir l’installer et le configurer. Maîtriser CQL. Administrer et sécuriser un cluster Cassandra. Effectuer des calculs distribués avec Spark.
 
Pré-requis
Connaissance générale sur les bases de données.

Participants

Chef de projet, gestionnaire de bases de données.

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LIEUx de formation
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PROGRAMME DE FORMATION
BIG DATA Cassandra

Introduction
Historique, fonctionnalités de Cassandra, licence
Format des données ("key-value", Traitement de volumes importants, Haute disponibilité, Système réparti de base de données)
Installation et configuration
Prérequis (Plateformes supportées, Etude du fichier de configuration (conf/cassandra.yaml))
Répertoire de travail
Répertoire de stockage des données
Gestion de la mémoire
Démarrage d'un noeud et test de l'interface cliente cqlsh
CQL
Commandes de base (Connexion au système de base de données)
Création de colonnes (Insertion, modification, recherche)
Le CQL (Cassandra Query Language) (Exécution de scripts, Comment écrire des requêtes ?, Approches)
Limitations du CQL
Gestion de la grappe
Principe (Préparation du premier noeud : adresse d'écoute, Configuration de nouveaux noeuds, Notion de bootstrapping et de token)
Paramètres listen_address et rpc_address
Réplication (Topologie du réseau et EndpointSnitch, Stratégie de réplication, Ajout de noeuds, suppression)
Architecture de stockage mémoire et disque dur (Gestion des tombstones, bloom-filter)
Travaux pratiques (Mise en place d'une configuration de production (multi-datacenters, multi-racks))
Supervision
OpsCenter (Installation, lancement et découverte)
Supervision avec nodetool cfstats
Principes des accès JMX (Exports JMX vers des outils de supervision comme Nagios)
Démonstration avec Prometheus et Kibana
Exploitation
Gestion des noeuds Cassandra
Sauvegardes, snapshots et export au format JSON
Principe de cohérence (digest request et read repair)
Support Hadoop
Principe de map/reduce
Implémentation Hadoop
Intégration Hadoop/Cassandra
Support Spark
Description rapide de l'architecture Spark (Mise en oeuvre depuis Cassandra)
Exécution d'application Spark s'appuyant sur une grappe Cassandra
Performance
Outil de test de performance Cassandra-stress
Mise en place d'un plan de stress et paramétrage
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