Apache Cassandra for Experts

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Experten-Schulung "Apache Cassandra for Experts" erwerben Sie tiefgehende Kenntnisse über Architektur, Internals, Datenmodellierung und den produktiven Betrieb verteilter Cassandra-Cluster. Sie verstehen die interne Funktionsweise (Write-/Read-Path, Gossip, Token-Ring, Virtual Nodes) und können komplexe Datenmodelle performant entwerfen und optimieren.

Ein besonderer Fokus liegt auf modernen 5.x-Features wie Storage-Attached Indexes (SAI), Vector Data Types und erweiterten CQL-Funktionalitäten. Darüber hinaus lernen Sie den professionellen Einsatz von Cassandra im Cluster-Betrieb inklusive Performance-Tuning, Monitoring und Fehlerbehandlung.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, skalierbare Cassandra-Architekturen zu entwerfen, Datenmodelle korrekt zu optimieren, Treiber effizient zu konfigurieren und produktive Cluster stabil zu betreiben.

Zielgruppe Seminar

• Anwendungsentwickler
• Datenbankentwickler
• Datenbankadministratoren
• Tester
• SCRUM Team-Mitglieder (PO, SM, Entwickler )

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse über RDBMS-Konzepte
• Grundverständniss von Apache Cassandra
• Grundlegende Java-Kenntnisse sind wünschenswert

Seminarinhalt

Architektur, Internals und Fortgeschrittene Datenmodellierung

• Cassandra Architektur im Detail (Cassandra 5.x)
  • Masterless-Design, Gossip-Protokoll, Token-Ring, Virtual Nodes
  • Write Path & Read Path (Memtable, CommitLog, SSTable, Trie-Formate in 5.0)
  • Anti-Entropy: Read Repair, Hints, Repair-Mechanismen
  • SEDA-Stage-Architektur, Failure Detection
• Cassandra Query Language (CQL) – Fortgeschritten
  • Keyspaces, Tables, Materialized Views, Secondary Indexes (inkl. neuer Storage-Attached Indexes – SAI)
  • Collections, User-Defined Types (UDT), Counter, neue mathematische & Aggregations-Funktionen in 5.x
  • Neue Features: Vector Data Type & Vector Search
• Datenmodellierung für Experten
  • Hauptunterschiede RDBMS vs. Cassandra (Query-driven vs. Entity-driven)
  • Fortgeschrittene Techniken: Denormalisierung, Bucketing, Time-Series-Modellierung
  • Design Patterns & Anti-Patterns (Hot Partitions, Wide Rows, etc.)
• Praktische Übungen zu Datenmodellierung
  • Komplexe Tabellen- und Index-Modellierung (inkl. SAI)
  • CQL-Übungen mit neuen 5.x-Funktionen
  • Datenmodellierungs-Workshop mit realen Use-Cases

Client-Entwicklung, Treiber und Datenmanipulation

• Cassandra Client Interfaces & Treiber-Überblick
  • cqlsh, nodetool, DataStax Java Driver (aktuell 4.19.x)
  • Konfiguration des DataStax Java Drivers (Connection Pool, Retry Policies, Speculative Execution, Load Balancing, Consistency Levels)
• Java-Anwendungen mit Cassandra entwickeln
  • Object Mapper (DataStax Mapper), Prepared Statements, Batch-Operationen
  • Asynchrone & reaktive Programmierung
  • Best Practices für OLTP-Workloads (Konsistenz, Transaktionsähnliches Verhalten, Datenversionierung mit Lightweight Transactions)
• Datenmanipulation und fortgeschrittene CQL
  • CRUD mit Treibern, Conditional Updates, Batches vs. Unlogged Batches
  • Migration von RDBMS-ERM zu Cassandra (Schritt-für-Schritt, häufige Fallstricke und Empfehlungen)
• Praktische Übungen zu Client Entwicklung
  • Java-Beispielanwendung aufbauen (CRUD + komplexe Queries)
  • Treiber-Konfiguration optimieren
  • Lightweight Transactions und Versionierung

Cluster-Betrieb, Hochverfügbarkeit, Performance und Integration

• Cluster-Konfiguration und -Management
  • Multi-DC-Setup, Replication Strategies, Partitioning & benutzerdefinierte Partitioners
  • Consistency Levels im Detail (mit Beispielen und Trade-offs)
  • Ausfallszenarien und Recovery (Node Failure, Cluster Repair, Incremental Repair)
• Betrieb und Überwachung eines Cassandra-Clusters
  • Nodetool, Virtual Tables, Metrics (JMX, Prometheus)
  • Compaction Strategies (Unified Compaction Strategy in 5.0)
  • Backup/Restore, Security (Authentication, Authorization, Encryption)
• Performance Benchmarking, Tuning und Optimierung
  • Häufige Performance-Probleme und deren Lösung
  • Tuning von JVM, OS, Cassandra-Konfiguration
  • Benchmarking-Tools und Best Practices
• ntegrationen
  • Kurzer Überblick: Integration mit Hadoop/MapReduce (historisch) vs. moderne Alternativen (Spark, Kafka)
  • MapReduce unter der Haube mit Beispiel
  • Ausblick auf weitere Ökosystem-Tools

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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