Responsables des bases de données, techniciens, scientifiques des données, analystes, commerciaux cherchant à intégrer Cassandra dans leur environnement actuel
Connaissances des principes fondamentaux des bases de données, de SQLet de langage de programmation Java, sont fortement conseillées
Pourquoi utiliser des entrepôts de données non relationnelsLes différentes catégories d'entrepôts de données NoSQL
Définir des entrepôts de données avec des familles de colonnesInterroger CassandraExaminer les principaux composants de l'architecture de Cassandra
Définir le langage CQL (Cassandra Query Language)Énumérer les différents types de données CQLManipuler les données depuis l'interface cqlsh
Faire un parallèle avec le modèle relationnelOrganiser les données avec les keyspaces, les tables et les colonnesCréer des collections et des compteurs
Créer des tables axées sur les modèles (patterns) d'accèsCréer des clusters avec des clés primaires compositesAméliorer la distribution des données avec les clés de partition composites
Identifier les différents niveaux de cohérenceChoisir les niveaux de cohérence en lecture / écriture des données Différencier les fonctionnalités d'ajustement des niveaux de cohérence
Comprendre le lien entre cohérence et facteurs de réplicationSacrifier la cohérence au profit de la disponibilitéDévelopper la cohérence linéaire avec Compare-And-Set
Regrouper les éléments dans des ensemblesClasser les éléments dans des listesCartographier les relationsImbriquer les collections
Mapper les données avec des tuples et des types définis par l'utilisateur Comprendre le frozen keywordAppliquer le pattern Valueless ColumnsMise en œuvre stratégique des colonnes de cluster
Expiration des données temporelles avec time-to-liveUtiliser des tombstones pour les suppressions distribuéesExécuter ultérieurement des instructions DELETE et UPDATE
Modéliser les séries chronologiquesAméliorer les requêtes avec les vues matérialiséesMaintenance des vues matérialisées dans l'applicationAnalyser les données à partir des vues matérialisées
Créer des triggers avec ITriggerAssocier des triggers à des tablesGérer les vues matérialisées avec des triggers
Se connecter à un cluster CassandraExécuter des instructions CQL via le pilote JavaTraiter les instructions préparées par lotsPaginer les requêtes volumineuses
Définir la JPA (Java Persistence Architecture)Configurer Kundera pour CassandraGénérer des schémas automatiquementGérer les transactions JPA dans Kundera
Charger les données dans Hadoop MapReduce avec la fonction Cassandra InputFormatUtiliser l'outil de chargement Cassandra pour créer des relations avec Pig Convertir une table Cassandra en table Hive avec la sérialisation / désérialisation Cassandra
Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.
Contrôle continu
Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis