Te mostramos cómo preparar un pequeño entorno de trabajo local para trabajar con Cassandra y aprender cómo funciona la herramienta.
Cómo preparar un entorno de trabajo para trabajar con Cassandra
Para preparar el entorno de trabajo que vamos a utilizar, nos basaremos en un contenedor de Docker propio de la empresa Data Stack .
Para ello accedemos a la página web de Docker, dónde tenemos que registrarnos para poder descargar Docker, tanto para Mac, para Windows como para Linux.
Una vez lo tenemos descargado, abrimos el terminal de Docker y tendríamos en primer lugar lo que loguearnos con el comando docker login.
Una vez estamos logueados tenemos que hacer primero un pool de dos contenedores, el del servidor de Cassandra y del notebook. Esto lo hacemos con los siguientes comandos:
docker pull datastax/dse-server:latest
docker pull datastax/dse-studio:latest
Cuando hayamos hecho el pull de ambos contendedores, vamos a lanzar el contenedor:
docker run -p 9042:9042 -e DS_LICENSE=accept --memory 4g --name my-dse-openwebinars - d datastax/dse-server -g -s -k
Con ese comando exponemos el puerto 9042 , que es donde se está ejecutando la Cassandra. También indicamos el nombre que queremos darle, en este caso my-dse-openwebinars, y la imagen de la que acabamos de realizar el pull, que sería datastax/dse-server.
Cuando finalice el proceso anterior, lanzaremos el segundo contenedor que habíamos descargado, con este comando:
docker run -e DS_LICENSE=accept --memory 4g --link my-dse-openwebinars - p 9091:9091 --memory 1g --name my-studio-openwebinars -d datastax/dse-studio
De esta forma habilitamos el puerto 9091 porque es donde se va a ejecutar, le damos el nombre my-studio-openwebinars e indicamos la imagen del contenedor, que es datastax/dse-estudio.
Una vez hayamos hecho estos dos pasos, ya tenemos todo corriendo. Como vemos en el ejemplo, si accedemos a la url 192.168.99.100:9091, tenemos el notebook listo para ejecutar.
Accedemos al menú de opciones en la parte superior izquierda, y pulsamos en Connections .
Después dentro de Connections elegimos la que nos aparece por defecto, y modificamos el valor del campo Host/IP introduciendo el nombre que le habíamos asignado previamente, en nuestro caso my-dse-openwebinars.
Para comprobarlo pulsamos el botón Test y nos debe aparecer el mensaje “Connected successfully”
Guardamos los cambios y volvemos a Notebooks, a través del mismo menú anterior. Una vez en esa pantalla vamos a crear un nuevo notebook, que llamaremos “Prueba”, añadimos la conexión que nos aparecía por defecto y pulsamos en Create.
A partir de aquí ya podríamos empezar a crear nuestro código CQL. Durante el curso trabajaremos con este notebook e iremos creando un modelo de datos de Cassandra haciendo uso del mismo.
Para detener los contenedores, desde la terminal de Docker lo hacemos con los comandos:
docker stop my-studio-openwebinars
docker stop my-dse-openwebinars
Si queremos volver a lanzar los contenedores, ya no lo tenemos que hacer como la primera vez, sino que se haría de esta forma:
docker run my-dse-openwebinars
Si queremos ver si el proceso está corriendo, si el contenedor está levantado, podemos hacerlo con el comando:
docker ps
De esta forma ya somos capaces de crear o de preparar un entorno para comenzar a utilizar Cassandra.
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