课程目标

1. 掌握Cassandra分布式数据库全栈能力：从基础环境搭建到高级集群管理，覆盖数据模型设计、编程接口与集群运维。

2. 精通高可用与性能优化：深入理解Cassandra的分布式架构（如一致性哈希、Gossip协议），实现数据分片、负载均衡与故障恢复。

3. 提升大数据生态集成能力：结合Hadoop、Spark等工具，掌握Cassandra在海量数据处理中的实战应用。

4. 对接云原生与容器化趋势：学习Cassandra在Docker/K8s环境下的部署与弹性扩展，适配现代化架构需求。

课程收益

1. 技术前瞻性：接触Cassandra 4.x最新特性（如虚拟节点优化、轻量级事务），提升分布式数据库设计能力。

2. 避免性能陷阱：借鉴电商、物联网等行业的集群部署案例，规避数据倾斜、节点热点等常见问题。

3. 源码级调优能力：通过内部数据存储结构（SSTable、Memtable）与压缩机制分析，优化存储效率与查询性能。

培训内容

模块1：NoSQL与Cassandra核心原理

培训内容：

1. NoSQL技术演进：

· 从关系型到NoSQL的范式转变（CAP定理、BASE模型）

· 主流NoSQL数据库对比（MongoDB、HBase、Cassandra）

2. Cassandra架构解析：

· 分布式架构设计（对等节点、无中心化）

· 一致性哈希与数据分片（Token Ring机制）

3. 数据模型设计：

· 宽表模型（Wide Column Store）与查询优化

· 反范式化设计实践（避免JOIN操作）

培训目标：

· 理解NoSQL技术趋势与Cassandra的分布式设计原理，掌握数据模型设计方法。

模块2：Cassandra基础与开发实战

培训内容：

1. 环境搭建：

· Windows/Linux单机版部署

· 多节点集群搭建（使用CCM工具模拟）

2. 数据操作与管理：

· CQL（Cassandra Query Language）基础与高级语法

· 批量操作、TTL设置与轻量级事务（LWT）

3. 编程接口开发：

· 多语言驱动（Java/Python/Go）与Thrift框架

· 自定义数据类型与用户定义函数（UDF）

4. 在线交易系统案例：

· 需求分析与数据模型设计

· 编码实现与性能验证

培训目标：

· 学会Cassandra的基础操作与开发，通过真实案例掌握业务系统集成方法。

模块3：Cassandra集群管理与高可用

培训内容：

1. 集群机制深入：

· Gossip协议与节点发现

· 数据备份策略（Replication Factor、Snitch配置）

2. 数据更新与读取机制：

· 写入路径分析（Commit Log、Memtable、SSTable）

· 读取修复（Read Repair）与一致性级别（QUORUM/ONE）

3. 数据压缩与维护：

· 压缩策略（LCS/STCS）与压缩流程优化

· 节点修复与数据再平衡（nodetool工具）

4. 监控与故障排查：

· JMX指标监控（Nodetool Metrics）

· 常见问题诊断（慢查询、内存溢出）

培训目标：

· 掌握Cassandra集群运维与高可用设计，提升故障恢复与性能调优能力。

模块4：分布式环境与大数据生态集成

培训内容：

1. 分布式集群部署：

· 跨数据中心复制（DC-to-DC Replication）

· 云原生部署（AWS/Azure/GCP环境优化）

2. 与Hadoop生态集成：

· 使用MapReduce导入/导出数据

· Spark与Cassandra的交互（Spark Cassandra Connector）

3. Cassandra与Kafka集成：

· 实时数据流处理架构设计

· 消费者组与偏移量管理

4. 最佳实践与性能优化：

· 避免二级索引滥用

· 缓存策略（Row Cache、Key Cache）

· JVM参数调优（GC策略、堆内存配置）

培训目标：

· 学会Cassandra在分布式环境与大数据生态中的集成方法，优化整体架构性能。

模块5：Cassandra源码分析与定制开发

培训内容：

1. 源码环境准备：

· GitHub仓库克隆与编译

· 调试工具链（GDB、JDB）

2. 内部存储结构分析：

· SSTable格式解析与压缩算法

· Memtable与Bloom Filter实现原理

3. 扩展功能开发：

· 自定义存储过程（通过UDF）

· 修改COPY命令以支持异构数据源

4. 启动流程与配置项：

· Cassandra启动脚本深度解析

· 运行时配置项优化（并发设置、线程池）

培训目标：

· 通过源码分析掌握Cassandra内核逻辑，具备二次开发能力。

课程特色

1. 技术全面性：覆盖Cassandra基础开发、集群管理、大数据集成与源码分析全流程。

2. 实战导向：提供电商、物联网等行业的真实集群部署案例与性能优化方案。

3. 源码级教学：通过内部存储结构与压缩机制分析，培养深度解决问题的能力。

4. 定制服务：支持行业专项培训与Cassandra性能调优咨询。

适合人群：

· 分布式数据库开发工程师、大数据架构师、运维工程师

· 对海量数据处理、高可用架构有需求的技术团队

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服务特点：
海量专家资源，精准匹配相关行业，相关项目专家，针对实际需求，顾问式咨询，互动式授课，案例教学，小班授课，实际项目演示，快捷高效，省时省力省钱。

专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
oracle,微软，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,达索等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关技术专业，理论素养丰富
多年实际项目经历，大型项目实战案例，热情，乐于技术分享
针对客户实际需求，案例教学，互动式沟通，学有所获

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