Formation Big Data - Infrastructure Cassandra - Mise en oeuvre et utilisation

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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

• Identifier les apports de Cassandra
• L'installer et le configurer
• Définir le CQL (Cassandra Query Language)
• Administrer et sécuriser un cluster Cassandra
• Effectuer des calculs distribués avec Spark.

Niveau requis

Avoir des connaissances générales sur les bases de données.

Public concerné

Chefs de projets et gestionnaires de bases de données.

Programme

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 et de stockage des données
• Gestion de la mémoire
• Démarrage d'un noeud et test de l'interface cliente cqlsh

CQL (Cassandra Query Language)

• Commandes de base : connexion au système de base de données
• Création de colonnes
• Insertion
• Modification
• Recherche
• Le CQL
• Exécution de scripts
• Comment écrire des requêtes ?
• Approches
• Limitations du CQL

Gestion de la grappe

• Principe et préparation du premier noeud : adresse d'écoute
• Configuration de nouveaux noeuds
• Notion de "Bootstrapping" et "Token"
• Paramètres listen_address et rpc_address
• Réplication
• Topologie du réseau et Endpoint Snitch
• Stratégie de réplication
• Ajout de noeuds et suppression
• Architecture de stockage mémoire et disque dur
• Gestion des tombstones
• Bloom-filter

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Mise en place d'une configuration de production (multi-datacenters, multi-racks)

Supervision

• OpsCenter
• Installation
• Lancement
• Découverte
• Supervision avec nodetool cfstats
• Principe des accès JMX
• Exports JMX vers des outils de supervision comme Nagios
• Démonstration avec Prométheus 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 et intégration Hadoop/Cassandra

Support Spark

• Description rapide de l'architecture Spark
• Mise en oeuvre depuis Cassandra
• Exécution de travaux 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

Modalités d’évaluation des acquis

• En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
• Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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