Apache Cassandra

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*[https://github.com/datastax/spark-cassandra-connector DataStax Spark Cassandra Connector]
 
*[https://github.com/datastax/spark-cassandra-connector DataStax Spark Cassandra Connector]
 
*[https://tobert.github.io/post/2014-07-15-installing-cassandra-spark-stack.html Installing the Cassandra / Spark OSS Stack]
 
*[https://tobert.github.io/post/2014-07-15-installing-cassandra-spark-stack.html Installing the Cassandra / Spark OSS Stack]
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==[[Apache Hadoop|Hadoop]]==
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[https://wiki.apache.org/cassandra/HadoopSupport Hadoop Support]
  
 
==[[Presto]]==
 
==[[Presto]]==

2018年11月11日 (日) 10:16的版本

Wikipedia-35x35.png 您可以在Wikipedia上了解到此条目的英文信息 Apache Cassandra Thanks, Wikipedia.

Apache Cassandra是一套开源分布式Key-Value存储系统。它最初由Facebook开发，用于储存特别大的数据。Facebook目前在使用此系统。

Cassandra.png
Datastax.png

目录

理论基础

主要特性

  • 分布式
  • 基于Column的结构化
  • 高度可伸展性

2 nodes can handle 100,000 transactions per second, 4 nodes will support 200,000 transactions/sec and 8 nodes will tackle 400,000 transactions/sec。

Cassandra-supplies-linear-scalability.png

Cassandra的主要特点就是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对Cassandra 的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对Cassandra的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个Cassandra群集来说，扩展性能是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。

Cassandra是一个混合型的非关系型数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系型数据库。支持的数据结构非常松散，是类似JSON的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型）Cassandra最初由Facebook开发，后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础，结合了Google BigTable基于列族（Column Family）的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

和其他数据库比较，有几个突出特点：

  • 模式灵活：使用Cassandra，像文档存储，你不必提前解决记录中的字段。你可以在系统运行时随意的添加或移除字段。这是一个惊人的效率提升，特别是在大型部署上。
  • 真正的可扩展性：Cassandra是纯粹意义上的水平扩展。为给集群添加更多容量，可以指向另一台电脑。你不必重启任何进程，改变应用查询，或手动迁移任何数据。
  • 多数据中心识别：你可以调整你的节点布局来避免某一个数据中心起火，一个备用的数据中心将至少有每条记录的完全复制。

一些使Cassandra提高竞争力的其他功能：

  • 范围查询：如果你不喜欢全部的键值查询，则可以设置键的范围来查询。
  • 列表数据结构：在混合模式可以将超级列添加到5维。对于每个用户的索引，这是非常方便的。
  • 分布式写操作：有可以在任何地方任何时间集中读或写任何数据。并且不会有任何单点失败。

版本

What’s New in Cassandra 2.2: JSON Support

  • 1.x

指南

OS X

brew install cassandra 
brew info cassandra
cassandra -f

bin/cassandra -f
bin/cqlsh
or cqlsh 1.2.3.4 9042 // ip, port
cqlsh> help
cqlsh> describe keyspaces;
cqlsh> use system;
cqlsh:system> select * from schema_keyspaces; // 所有keyspaces
cqlsh:system> describe schema_keyspaces; // schema_keyspaces所有表和表定义
cqlsh> CREATE KEYSPACE mykeyspace
   ... WITH REPLICATION = { 'class' : 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 1 };
cqlsh> use mykeyspace;
cqlsh:mykeyspace> CREATE TABLE users (
              ... user_id int PRIMARY KEY,
              ... fname text,
              ... lname text
              ... );
cqlsh:mykeyspace> INSERT INTO users (user_id,  fname, lname)
              ... VALUES (1745, 'john', 'smith');
cqlsh:mykeyspace> INSERT INTO users (user_id,  fname, lname)
              ... VALUES (1744, 'john', 'doe');
cqlsh:mykeyspace> INSERT INTO users (user_id,  fname, lname)
              ... VALUES (1746, 'john', 'smith');
cqlsh:mykeyspace> select * from users;

 user_id | fname | lname
---------+-------+-------
    1745 |  john | smith
    1744 |  john |   doe
    1746 |  john | smith

cqlsh:mykeyspace> select now(), uuid(), token() from mykeyspace.users;

Tools

cassandra-stress tool 

cd apache-cassandra-2.1.8/tools/bin
cassandra-stress help -schema
cassandra-stress write n=1000000 // 写100万行
cassandra-stress read n=200000 // 读20万行
cassandra-stress write n=1000000 cl=one -mode native cql3 -schema keyspace="stress" -log file=~/load_1M_rows.log // 写入100万行
cqlsh:mykeyspace> select count(*) from stress.standard1;
 count
---------
 1000000
cqlsh> describe stress.standard1;
cqlsh> select * from stress.standard1 limit 10;

系统信息

nodetool --host 127.0.0.1 cfstats
cqlsh> describe system;
cqlsh> select * from system.batchlog;
cqlsh> select * from system.compaction_history;
cqlsh> select * from system.compactions_in_progress;
cqlsh> select * from system.hints;
cqlsh> select * from system.local;
cqlsh> select * from system.peers;
cqlsh> select * from system.peer_events;
cqlsh> select * from system.range_xfers;
cqlsh> select * from system.sstable_activity;
cqlsh> select * from system.schema_columnfamilies;
cqlsh> select * from system.schema_columns;
cqlsh> select * from system.schema_triggers;
cqlsh> select * from system.schema_usertypes;
cqlsh> select * from system.size_estimates;
cqlsh> select * from system.schema_keyspaces;
cqlsh> select * from mykeyspace.users;
cqlsh> select * from system_traces.sessions;
cqlsh> select * from system_traces.events;

CQL

CQL and Java type comparison 

CQL              Java
===              ====
boolean          java.lang.Boolean
int              java.lang.Integer
bigint           java.lang.Long
float            java.lang.Float
double           java.lang.Double
inet             java.net.InetAddress
text             java.lang.String
ascii            java.lang.String
timestamp        java.util.Date
uuid             java.util.UUID
timeuuid         java.util.UUID
varint           java.math.BigInteger
decimal          java.math.BigDecimal
blob             java.nio.ByteBuffer
list<E>          java.util.List<E>      where E is also a type from this list
set<E>           java.util.Set<E>       where E is also a type from this list
map<K,V>         java.util.Map<K,V>     where K and V is also a types from this list
(user type)      com.datastax.driver.core.UDTValue
(tuple type)     com.datastax.driver.core.TupleValue

C++

ScyllaDB 是用 C++ 重写的 Apache Cassandra，完全兼容 Cassandra.

.NET

Python

sudo pip install ipython-cql
sudo pip install virtualenvwrapper
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
git clone https://github.com/rustyrazorblade/python-presentation
cd python-presentation
mkvirtualenv tutorial
pip install -r requirements.txt
ipython notebook

MariaDB

Docker

Spark

Hadoop

Hadoop Support

Presto

Cassandra Connector

集群HA

控制台

驱动

厂商

案例

目前，Cassandra对于Netflix而言是首选数据库，因为它们几乎满足了Netflix的所有需求。Netflix已经将95%的数据存储在Cassandra上，包括客户账户信息、影片评分、影片元数据、影片书签和日志等。Netflix在750多个节点上运行着50多个Cassandra集群。高峰时，Netflix每秒要处理50,000多个读取和100,000写入操作。Netflix平均每天要处理21亿次的读取与43亿次的写入操作。

迁移

数据库迁移

文档

图集

  • Column

  • Row

  • Column family

  • Keyspace

  • Super

  • CFS文件系统

  • 虚拟节点

  • Cassandra+Kafka+Akka

  • OpsCenter架构

  • DevCenter

  • 个性化推荐引擎

  • RabbitMQ-Storm-Cassandra实时分析

  • 实时分析集成Esper

  • 微服务平台

  • 写路径

  • 读路径

  • 关系型和Cassandra

  • Cassandra中的表

  • 与关系型对比

  • eBay用户模型

  • eBay用户模型

  • 分布式索引

  • 多数据中心一致性

  • Gossip反熵算法

  • Keyspace

  • Keyspace多数据中心

  • Cassandra+Spark分析数据中心

  • JConsole

  • Gartner魔力象限

  • RDBMS模型

  • Cassandra模型

  • MariaDB存储引擎

  • Cassandra集群

  • Cassandra集群

  • Cassandra集群

  • Cassandra集群

链接

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