Learning Apache Cassandra, Second Edition
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2017
- Brossura
- Nuovo

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Codice articolo 448326349
- Titolo
- Learning Apache Cassandra, Second Edition
- Autore
- Yarabarla, Sandeep
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 178712729X
- ISBN 13
- 9781787127296
- Edizione
- seconda edizione
Key Features
- Install Cassandra and set up multi-node clusters
- Design rich schemas that capture the relationships between different data types
- Master the advanced features available in Cassandra 3.x through a step-by-step tutorial and build a scalable, high performance database layer
Book Description
Cassandra is a distributed database that stands out thanks to its robust feature set and intuitive interface, while providing high availability and scalability of a distributed data store. This book will introduce you to the rich feature set offered by Cassandra, and empower you to create and manage a highly scalable, performant and fault-tolerant database layer.
The book starts by explaining the new features implemented in Cassandra 3.x and get you set up with Cassandra. Then you'll walk through data modeling in Cassandra and the rich feature set available to design a flexible schema. Next you'll learn to create tables with composite partition keys, collections and user-defined types and get to know different methods to avoid denormalization of data. You will then proceed to create user-defined functions and aggregates in Cassandra. Then, you will set up a multi node cluster and see how the dynamics of Cassandra change with it. Finally, you will implement some application-level optimizations using a Java client.
By the end of this book, you'll be fully equipped to build powerful, scalable Cassandra database layers for your applications.
What you will learn
- Install Cassandra
- Create keyspaces and tables with multiple clustering columns to organize related data
- Use secondary indexes and materialized views to avoid denormalization of data
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moluna
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