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Apache Cassandra
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。
目录 |
主要特性
- 分布式
- 基于Column的结构化
- 高度可伸展性
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。
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。
- DataStax也为其他各种行业建立了不同版本的Cassandra工具。DataStax已经筹资8400万美元,目前有员工300多人,正准备IPO。埃利斯称,他们已经有500多家客户,包括“财富100强”中的25家大公司。
- 这款数据库曾被Facebook抛弃 现正帮苹果壮大 Apple's, with over 75,000 nodes storing over 10 PB of data.
- SoundCloud's Activity Feed and Real-Time Stats Powered by Apache Cassandra
- Nexgate Chooses Cassandra over MongoDB for their Multi-Master NoSQL Solution
- Urban Airship Utilizing Cassandra to Connect Hundreds of Millions of Devices for Breaking News Alerts
- Apache Cassandra Powers Yakaz for 10 Million Unique Visitors Every Month
- i2O Water Switches to Cassandra from Microsoft SQL Server, Saving Over 100 Million Liters of Water per Day Across the World
- AppDynamics Utilizes Cassandra for App Monitoring and Metrics Tracking
- Coursera’s Adoption of Cassandra
文档
- Delivering Meaning In NearReal Time At High Velocity & Massive Scale
- An Introduction to Real-Time Analytics with Cassandra and Hadoop
图集
链接
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