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Objectifs pédagogiques

  • Connaître les apports de Cassandra
  • L'installer et le configurer
  • Maîtriser 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

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