Envíanos tu consulta
Términos y condiciones *
*Si no puedes asistir en directo te facilitaremos un enlace para verlo en diferido
logoImagina
iconoCurso

Curso ClickHouse: Análisis de Datos Distribuidos

DISPONIBLE EN MODALIDAD:
aMedidaIcon
Aula Virtual Personalizada
arrowRightDark

Aprende en profundidad las técnicas y buenas prácticas a la hora de administrar soluciones Clickhouse administrar series temporales

iconClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClient
Análisis de Datos Distribuidos con ClickHouse

¿A quién va dirigido?

Administradores de bases de datos (DBAs) que quieran aprender en profundidad las técnicas y buenas prácticas a la hora de administrar soluciones Clickhouse administrar series temporales

Objetivos

  • Aprender los fundamentos de ClickHouse
  • Aprender a administrar servidores ClickHouse de forma profesional, trabajar con índices y optimizar consultas
  • Aprender a gestionar replicas de datos para garantizar persistencia de datos y seguridad ante caidas de servidores
  • Aprender a trabajar con chunks de datos distribuidos a través de técnicas de sharding y aprender a gestionar copias de seguridad y a responder ante desastres
  • Conocer las herramientas profesionales disponibles para administración y monitorización de Bases de Datos ClickHouse

¿Qué vas a aprender?

Aprende en profundidad las técnicas y buenas prácticas a la hora de administrar soluciones Clickhouse administrar series temporales

Requisitos

  • Tener conocimientos básicos bases de datos relacionales y bases de datos de series temporales
  • Tener instalado previamente en el equipo: Docker Desktop y Visual Studio Code
  • Tener un equipo Linux (Ubuntu preferiblemente), o un entorno virtualizado Linux correctamente configurado, con acceso a un usuario con permisos de instalación donde realizar el curso
  • Se recomienda que el equipo que se utilice para el curso disponga de disco SSD
  • Se recomienda haber trabajado anteriormente con imágenes de Docker y tener conocimientos básicos del sistema operativo Linux