Использование Citus
- Код курса: PF.CIT
- Длительность: 4 д.
- Цена: 72 000 Р
- Часы в неделю: 40 ак. часов.
Описание курса
Целевая аудитория.
Администраторы, разработчики и системные архитекторы приложений Citus.
Получаемые знания и навыки.
Слушатели познакомятся с основами архитектуры, администрирования и эксплуатации Citus. Слушатели узнают:
- Что такое Citus.
- Основные сферы применения.
- Архитектурные основы и особенности кластеров Citus.
- Принципы администрирования.
- Основные подходы к настройке производительности и отладке.
- Важнейшие примеры применения Citus.
- Подходы к миграции и интеграции.
Предварительные требования.
Слушатели должны обладать следующими знаниями:
- Минимальное владение командами UNIX/Linux, умение работать в командной строке оболочки в пределах курсов RS101 или Astra Linux 1702 или любого другого аналогичного.
- Знания PostgreSQL в пределах курса Postgres Pro DBA1.
Программа курса.
1 Введение в Citus.
1.1 Что такое Citus.
1.2 Сферы применения.
1.3 Версии и таблица сравнения.
2 Установка Citus.
2.1 Подготовка.
2.2 Одноузловой кластер.
2.3 Многоузловой кластер.
3 Архитектура Citus.
3.1 Типы и взаимодействие узлов в кластере.
3.2 Распределенные данные.
3.3 Типы таблиц.
3.4 Шардирование.
3.5 Совместное расположение данных.
3.6 Распараллеливание.
3.7 Выполнение запросов.
3.8 Определение типа приложения.
3.9 Выбор столбца распределения.
4 Администрирование Citus.
4.1 Управление кластером.
4.2 Управление данными.
4.3 Обновление версии ПО.
5 Настройка производительности.
5.1 Шарды и распределение данных.
5.2 Настройка PostgreSQL.
5.3 Масштабирование.
5.4 Настройка производительности запросов.
5.5 Настройка выставки данных.
6 Диагностика и отладка.
6.1 Диагностические запросы.
6.2 Сообщения об ошибках.
7 Приложения.
7.1 Общие приложения (Multi-tenant).
7.2 Приложения реального времени.
7.3 Временные ряды (Timeseries).
8 Миграция приложений.
8.1 Выбор стратегии миграции.
8.2 Подготовка таблиц.
8.3 Подготовка приложения.
8.4 Миграция в рабочем окружении.
9 Интеграция с внешними приложениями.
9.1 Вставка данных из Kafka.
9.2 Вставка данных из Spark.
9.3 Исследование данных в Tableau.