正确建模 开发人员在构建Cassandra数据库时犯的另一个主要错误是分区键的选择不佳.cassandra是分布式的.这意味着您需要有一种方法来跨节点分布数据.Cassandra通过散列每个表的主键(称为分区键)的一部分并将散列值token分配给集群中的特定节点来完成此操作.选择分区键时,请务必考虑以下规则: 应该有足够的分区键值,以便在群集中的所有节点之间均匀地分布数据. 最好单个分区涵盖一次读所想拿到的数据 不要让分区太大.Cassandra可以处理大于100MB的大分区,但效率不高.此外,

Spoon 是Kettle的设计调试工具 [Demo文档下载] https://files.cnblogs.com/files/shexunyu/Kettle-Spoon-Demo%E5%B8%AE%E5%8A%A9%E6%96%87%E6%A1%A3.zip[驱动下载] https://files.cnblogs.com/files/shexunyu/Kettle-Spoon-Mysql-Mssq-Orcle-lwin64%E9%A9%B1%E5%8A%A8.zip[SpoonDemo源文件下

大家好,我是华为消费者云的吴太银. 我今天分享的主要是华为消费者云服务使用Cassandra的应用场景和最佳实践.我这个可能跟其他嘉宾分享的不太一样,因为前几个嘉宾讲的实际上对Cassandra原生的代码有一定的修改,而我们当前使用的是纯粹的.原生的Cassandra,我们没有做任何的修改.所以这个分享可以给一些想大量使用原生的Cassandra的朋友有比较好的借鉴意义. 我今天会大概从这三个方面来给大家介绍一下:第一个就是我们用Cassandra的一些使用历程,经验和教训,以及我们当前的规模:

点击此处观看完整活动视频 大家好,我是360的王峰,我今天主要通过Cassandra在多场景下的应用来介绍一下Cassandra在360落地的情况. 我会从以下这几个方面进行介绍.首先介绍下Cassandra落地的背景和业务情况,接着看看当前业界的一些进展,然后我还会分享对数据库发展趋势的一些个人看法,最后给大家介绍一下Cassandra在360未来的一个定位. 关于我 先介绍下我自己,我大概在2009年就开始接触Cassandra的一些早期版本了,当时也是为了在一些百度的项目中得到一些简单的应

额达到数十亿美元.在Newegg,每天有数以千万计的用户浏览商品,并产生下单交易等后续操作.我们构建的数据系统,必须应对日益增大的数据量,具备健壮性.可靠性.目前,我们采用Cassandra来构建Newegg的下一代在线系统. Cassandra是无单点失败的分布式存储系统,具有很好的并发写入性能和随机读取性能,主要支持Key-Value方式的数据模型.在Newegg的实践中,很多业务场景需要二级索引,Cassandra自带的二级索引性能低下无法满足要求:Cassandra集群整合Solr集群的

1.NOSQL简介 nosql的产生并不是要彻底的代替关系型数据库,而是作为传统关系型数据库的一个补充. Facebook和360使用Cassandra来存储海量社交数据 Twitter在其url抓取系统里综合运用了Cassandra.memcached 新浪微博使用Redis 淘宝使用hbase,并改进研制出自己品牌的nosql产品Oceanbase mongodb被广泛用于存储非结构化数据 memcachedb是新浪网基于memcached开发的一个开源项目.给memcached分布式缓存服

HBase 使用场景和成功案例 有时候了解软件产品的最好方法是看看它是怎么用的.它可以解决什么问题和这些解决方案如何适用于大型应用架构,能够告诉你很多.因为HBase有许多公开的产品部署,我们正好可以这么做.本章节将详细介绍一些人们成功使用HBase的使用场景. 注意:不要自我限制,认为HBase只能解决这些使用场景.它是一个初生的技术,根据使用场景进行创新正驱动着系统的发展.如果你有新想法,认为可以受益于HBase提供的功能,试试吧.社区很乐于帮助你,也会从你的经验中学习.这正是开源软件精神.

在过去几年,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,比如SQL Server.Oracle或者是MySQL.甚至是做一些默认的选择,比如使用.NET的一般会选择SQL Server:使用Java的可能会偏向Oracle,Ruby是MySQL,Python则是PostgreSQL或MySQL等等. 原因很简单:过去很长一段时间内,关系数据库的健壮性已经在多数应用程序中得到证实.我们可以使用这些传统数据库良好的控制并发操作.事务等等.然而如果传统的关系

C: Consistency 一致性 • A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) • P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式) 10年前,Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论,后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性.CAP理论告诉我们,一个分布式系统不可能满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时满足两个. BASE模型反ACID模型,完全不同ACID模型,

http://archive.apache.org/dist/cassandra/2.1.2/ http://docs.datastax.com/en/landing_page/doc/landing_page/archivedDocuments.html http://pimin.net/archives/388 http://pimin.net/topics/tech/nosql/page/4 一.基本介绍 DataStax,是一家位于加州的初创公司,提供了一个商业版本的Apache Cas

官方主页:http://cassandra.apache.org/ 简介: The Apache Cassandra Project develops a highly scalable second-generation distributed database, bringing together Dynamo's fully distributed design and Bigtable's ColumnFamily-based data model. Cassandra was open

文中主要交代Cassandra的编程模型及数据结构. 由于Cassandra版本数次更新,网上中文的资料已经有点过时,比较有代表性的比如ebuy那篇文章都已经过时了,于是自己找资料,结合官方博客写一篇Cassandra模型的文章. 一些名词的介绍:由于技术名词冲突,BigTable里的表对应的是Cassandra里的列族,而BigTable里面列族的概念更类似Cassandra早期实现里的超级列(该功能在Cassandra里已被关闭). Cassandra介绍 首先介绍一下Cassandra.

•Cassandra •特性:分布式与复制的权衡\根据列和键范围进行查询\BigTable类似的功能:列,列族\写比读快很多 •最佳适用:写操作较多,读比较少的时候.如果你的系统都是基于Java的时候. •应用场景:银行,金融行业.数据分析. ---------------------------------------------------------------------------------- •MongoDB •特性:持久性更好\主从复制\查询利用javascript表达式\服务器

摘要:对比传统关系型数据库,NoSQL有着更为复杂的分类——键值.面向文档.列存储以及图数据库.这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择. 在过去几年,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,比如SQL Server.Oracle或者是MySQL.甚至是做一些默认的选择,比如使用.NET的一般会选择SQL Server:使用Java的可能会偏向Oracle,Ruby是MySQL,Python则是PostgreSQL或MyS

有时候了解软件产品的最好方法是看看它是怎么用的.它可以解决什么问题和这些解决方案如何适用于大型应用架构,能够告诉你很多.因为HBase有许多公开的产品部署,我们正好可以这么做.本章节将详细介绍一些人们成功使用HBase的使用场景. 注意:不要自我限制,认为HBase只能解决这些使用场景.它是一个初生的技术,根据使用场景进行创新正驱动着系统的发展.如果你有新想法,认为可以受益于HBase提供的功能,试试吧.社区很乐于帮助你,也会从你的经验中学习.这正是开源软件精神. HBase仿效了Google的

摘要:对比传统关系型数据库,NoSQL有着更为复杂的分类——键值.面向文档.列存储.图数据库.这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择. 在过去几年,关系型数据库一直是数据持久化的唯一选择,数据工作者考虑的也只是在这些传统数据库中做筛选,比如SQL Server.Oracle.MySQL.甚至是做一些默认的选择,比如使用.NET的一般会选择SQL Server:使用Java的可能会偏向Oracle:Ruby是MySQL:Python则是PostgreSQL或MySQL等

项目中用到了cassandra,用来存储海量数据,且要有高效的查询:本博客就进行简单的介绍和进行一些基本的操作 一.使用场景: 是一款分布式的结构化数据存储方案(NoSql数据库),存储结构比Key-Value数据库(像Redis)更丰富,但是比Document数据库(如Mongodb)支持度有限:适合做数据分析或数据仓库这类需要迅速查找且数据量大的应用 相关概念: keyspace -> table –> column,对应关系型数据库 database -> table ->

接着上篇博客,我们来谈谈java操作cassandra分页,需要注意的是这个分页与我们平时所做的页面分页是不同的,具体有啥不同,大家耐着性子往下看. 上篇博客讲到了cassandra的分页,相信大家会有所注意:下一次的查询依赖上一次的查询(上一次查询的最后一条记录的全部主键),不像mysql那样灵活,所以只能实现上一页.下一页这样的功能,不能实现第多少页那样的功能(硬要实现的话性能就太低了). 我们先看看驱动官方给的分页做法 如果一个查询得到的记录数太大,一次性返回回来,那么效率非常低,并且很有

需求场景 项目中有这么个需求:统计集群中各个节点的数据量存储大小,不是记录数. 一开始有点无头绪,后面查看cassandra官方文档看到Monitoring章节,里面说到:Cassandra中的指标使用Dropwizard Metrics库进行管理. 这些指标可以通过JMX查询,也可以使用多个内置和第三方报告插件推送到外部监控系统(Jconsole).那么数据量存储大小是不是也是cassandra的某项指标了? 带着疑问,我通过Jconsole看到了cassandra的一些指标(先启动cassa

详见: http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcytp68这是一篇基于亚马逊云平台上对三个主流的NoSQL数据库性能比较,在读写两个操作不同的组合情况下性能表现不同.横坐标是吞吐量,纵坐标是延迟,这是一对矛盾,吞吐量越大,延迟越低,代表越好.1. 纯粹插入,Cassandra领先,见下图:2.WorkloadA: 读修改操作各占一半情况下的修改性能:MongoDB明显延迟增加,落败:3.WorkloadB:读修改操作各占一半