Cassandra: La Guía Definitiva, (Revisada) Tercera Edición: Datos distribuidos a escala web

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una introducción básica a Cassandra, pero tiene varios problemas de organización y carece de profundidad en áreas importantes, especialmente en lo que respecta al modelado de datos y las operaciones. Mientras que algunos usuarios lo encontraron útil para entender los fundamentos de Cassandra, otros criticaron su formato y amplitud.

El libro es útil para que los principiantes comprendan los fundamentos y las limitaciones de Cassandra. Algunos usuarios lo encontraron valioso para aprender nuevos aspectos de Cassandra que desconocían.

El libro está mal organizado, con información importante dispersa. Se describe como mediocre y carente de profundidad, en particular en el modelado de datos y las operaciones de Kubernetes. Se destacó la necesidad de una mejor estructura, así como quejas sobre el formato de publicación.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Cassandra: The Definitive Guide, (Revised) Third Edition: Distributed Data at Web Scale

Contenido del libro:

Imagine lo que podría hacer si la escalabilidad no fuera un problema. Con esta guía práctica, aprenderá 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 ayudarle 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, administradores de bases de datos y arquitectos de aplicaciones que deseen resolver un problema de escalado de bases 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 de Cassandra (CQL) y cqlsh (el shell de CQL) Crear un modelo de datos de trabajo y compararlo con un modelo relacional equivalente Diseñar y desarrollar aplicaciones utilizando controladores de cliente Explorar la topología de clúster y aprender cómo los nodos intercambian datos Mantener un alto nivel de rendimiento en su clúster Implementar Cassandra en el sitio, en la nube o con Docker y Kubernetes Integrar Cassandra con Spark, Kafka, Elasticsearch, Solr y Lucene.