Cassandra: La Guía Definitiva, (Revisada) Tercera Edición, 3ª Edición

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com Imagina lo que podrías hacer si la escalabilidad no fuera un problema. Con esta guía práctica, aprenderás cómo el sistema de gestión de bases de datos Cassandra maneja cientos de ter...

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Hauptverfasser: Jeff Carpenter, Eben Hewitt
Format: Buch
Sprache:spa
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com Imagina lo que podrías hacer si la escalabilidad no fuera un problema. Con esta guía práctica, aprenderás cómo el sistema de gestión de bases de datos Cassandra maneja cientos de terabytes de datos sin perder su alta disponibilidad en múltiples centros de datos. Esta tercera edición revisada -actualizada para Cassandra 4.0 y los nuevos desarrollos en el ecosistema Cassandra, incluyendo despliegues en Kubernetes con K8ssandra- proporciona detalles técnicos y ejemplos prácticos para ayudarte a poner esta base de datos a trabajar en un entorno de producción. Los autores Jeff Carpenter y Eben Hewitt demuestran las ventajas del diseño no relacional de Cassandra, con especial atención al modelado de datos. Los desarrolladores, DBA y arquitectos de aplicaciones que deseen resolver un problema de escalado de una base de datos o preparar una aplicación para el futuro aprenderán a aprovechar la velocidad y flexibilidad de Cassandra. Comprender la estructura distribuida y descentralizada de Cassandra Utilizar el Lenguaje de Consulta Cassandra (CQL) y cqlsh (el shell CQL) Crea un modelo de datos funcional y compáralo con un modelo relacional equivalente Diseña y desarrolla aplicaciones utilizando controladores de cliente Explora la topología del clúster y aprende cómo los nodos intercambian datos Mantén un alto nivel de rendimiento en tu clúster Despliega Cassandra in situ, en la nube o con Docker y Kubernetes Integra Cassandra con Spark, Kafka, Elasticsearch, Solr y Lucene