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【问底】许鹏:使用Spark+Cassandra打造高性能数据分析平台(一)

1.4 高效写操作 写入操作非常高效,这对于实时数据非常大应用场景,Cassandra这一特性无疑极具优势。 数据读取方面则要视情况而定: 如果是单个读取即指定了键值,会很快返回查询结果。...1.5 结构化存储 Cassandra一个面向列数据库,对那些RDBMS方面转过来开发人员来说,其学习曲线相对平缓。 Cassandra同时提供了较为友好CQL语言,与SQL语句相似度很高。...数据模型时候,要求对数据读取需求进可能清晰,然后利用反范式设计方式来实现快速读取,原则就是以空间来换取时间。...3.1 整体架构 image.png 利用spark-cassandra-connector连接Cassandra读取存储在Cassandra数据,然后就可以使用Spark RDD支持API...3.2 Spark-cassandra-connector 在Spark利用datastax提供spark-cassandra-connector来连接Cassandra数据库是最为简单一种方式。

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【问底】许鹏:使用Spark+Cassandra打造高性能数据分析平台(二)

下文为本系列文章第二部分(点击访问本系列文章开篇): Cassandra高并发数据读取实现剖析 本文就spark-cassandra-connector一些实现细节进行探讨,主要集中于如何快速将大量数据...Thrift接口 Token Range告诉我们Cassandra记录是分片存储,也就意味着可以分片读取。现在问题转换成为如何知道每一个Token Range起止范围。...尽管上述语句没有触发Spark Job提交,也就是说并不会将数据直正CassandratableX表中加载进来,但spark-cassandra-connector还是需要进行一些数据操作。...但在实际情况下,我们需要根据RDD值再去对数据库进行操作,那么有什么办法来打开数据库连接呢?...那么如何来减少等待时间呢,比如在读取Cassandra数据过程,需要从两个不同读取数据,一种办法就是先读取完成表A与读取表B,总耗时是两者之和。

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Cassandra数据布局 - 调试SSTables

营销公司案例对我们调试SSTables并不重要,但是对我们在部署Cassandra时如何设置某些属性非常重要,它能够告诉我们为什么我们需要深入到SSTable层级去了解数据。...当然,直觉上我们认为nodetool会提供很多有用命令帮助我们定位数据实际布局细节。我们深入挖掘我们写入数据并提取了部分读取访问时延很高请求UUID用于后续分析研究。...Andy Tolbert(来自DataStax开发人员)开发了它们并将其作为产品一部分引入了Cassandra4.0,它提供了很多有用特性,比如提供了一个类似于Cassandra用于查询表cqlsh...我们验证了一个延时敏感用例,我们选择压缩合并方式看读取指定主键理应只有1个SSTable文件磁盘访问(最新文件),但是结果恰恰相反,访问分散在多个SSTables从而导致多次磁盘访问。...您是如何调试SSTables数据,您是否还有本文没有提到很酷工具可以用于定位数据在磁盘位置

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使用Kafka+Spark+Cassandra构建实时处理引擎

Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。...Apache Cassandra 是分布式 NoSQL 数据库。 在这篇文章我们将介绍如何通过这三个组件构建一个高扩展、容错实时数据处理平台。...应用程序将读取已发布消息并计算每条消息单词频率。然后将结果更新到 Cassandra。整个数据架构如下: 现在我们来详细介绍代码是如何实现。...Kafka 读取数据 有了 JavaStreamingContext 之后,我们就可以 Kafka 对应主题中读取实时流数据,如下: Map kafkaParams...处理 DStream 我们在前面只是定义 Kafka 哪张表获取数据,这里我们将介绍如何处理这些获取数据: JavaPairDStream results =

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NoSQL概述-Mongo和Cassandra谈谈NoSQL

New SQL: 结合RDBMS 与NoSQL优势(还没有看到一个清晰概念定义) NoSQL 种类 数据模型|相关数据库|典型应用|优势|劣势| ----|:----:|----:|----:|-...为什么介绍Cassandra和Mongo 最新数据库排名 ?...另外全是顺序写,没有随机写 2.读 B树根节点开始二分查询直到叶子节点,每次读取一个节点,如果对应页面不在内存,则读取磁盘,缓存数据。...obj_avg_size是一个document平均大小。就会演变成一个超级大chunk,就会导致数据分布不均匀,导致请求热点产生,极大影响性能。这是我们不想看到。...- nearest: 最近节点读取,在多个datacenter 可能会比较有用 > secondary节点读取数据有可能是过时数据 cassandra 应用端发起 ?

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Yelp Apache Cassandra 集群重建解决方案

提供解决方案团队探索了许多可能选项来解决数据损坏问题,但最终不得不将数据转移到一个集群,以便在转移过程移除损坏记录。...他们使用他们 PaaStorm 流式处理器和 Cassandra Source 连接器(该连接器基于变更数据捕获(CDC)功能,该功能在 Cassandra 3.8 版本可用)创建了一个数据管道。...数据管道使用 Stream SQL 处理器来定义数据卫生标准,将数据分割为有效数据流和受损数据流。...管道使用 Cassandra Sink Connector 将经过处理数据流送入新 Cassandra 集群。受损数据流被进一步分析,以便获取数据损坏严重程度。...团队使用统计抽样技术来验证整个数据迁移过程,通过比较导入到新集群数据和旧集群数据来检查一小部分数据。 在将流量切换到新集群之前,团队通过一个设置将读取请求同时发送到两个集群,并比较返回数据

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五个向量搜索难题,以及Cassandra解决办法

本文将介绍DataStax如何在Astra DB和Apache Cassandra添加这些功能。...这对我们来说是一个简单问题:扩展式复制是Cassandra强项,将其与Cassandra 5.0SAI(存储连接索引 —— 参见CEP-7了解其工作原理,参见SAI文档了解如何使用它)结合,使我们向量搜索实现几乎零成本地获得了强大横向扩展能力...Cassandra大部分时间都在等待磁盘读取向量。...这种方式容易出错、低效且昂贵;它唯一优点是在有更好解决方案之前,可以让它工作。 在Astra DB我们Cassandra SAI之上构建(并开源)了一个更好解决方案。...因为SAI允许创建自定义索引类型,所有的索引都绑定到Cassandra SSTable和压缩生命周期,所以Astra DB可以轻松地允许开发人员无缝混合使用布尔逻辑、基于词条搜索和向量搜索,而无需管理和同步独立系统额外开销

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Flinksink实战之三:cassandra3

本文是《Flinksink实战》系列第三篇,主要内容是体验Flink官方cassandra connector,整个实战如下图所示,我们先从kafka获取字符串,再执行wordcount操作,然后将结果同时打印和写入...两种写入cassandra方式 flink官方connector支持两种方式写入cassandra: Tuple类型写入:将Tuple对象字段对齐到指定SQL参数; POJO类型写入:通过DataStax...sink, tuple2"); } } 上述代码kafka取得数据,做了word count处理后写入到cassandra,注意addSink方法后一连串API(包含了数据库连接参数)...去前面创建发送kafka消息会话模式窗口,发送一个字符串"aaa bbb ccc aaa aaa aaa"; 查看cassandra数据,发现已经新增了三条记录,内容符合预期: ?...开发(POJO写入) 接下来尝试POJO写入,即业务逻辑数据结构实例被写入cassandra,无需指定SQL: 实现POJO写入数据库,需要datastax库支持,在pom.xml增加以下依赖:

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cassandra高级操作之JMX操作

数据量存储大小就在叫org.apache.cassandra.dbMBean,具体会在之后介绍。...3、程序好手则会写一段代码,把配置值缓存起来,系统在获取时候,先看看配置文件有没有改动,如有改动则重新配置里读取,否则从缓存里读取。   ...,就能从cassandra进程拿到我们需要指标数据。...统计cassandra集群各个节点数据量存储大小   也分3步: 1、client端接口定义     因为我们只关心数据量存储大小,所以我们只需要在接口定义一个方法 ?...,而不需要用cassandra-all,当然我们可以拷贝cassandra-all我们需要代码到我们工程,那么我们就可以不用引用此jar,但是又满足了我们需求

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事务隔离级别和脏读快速入门

为确保在同一事务两次读取会返回同样数据,可使用可序列化事务隔离级别。可序列化使用了“范围锁”,避免了匹配WHERE条件新行添加到一个开放事务。...IX用于指代非聚束索引。其它数据具有它们自己命名规范。 解决了上述问题,让我们看一下脏读导致不一致数据多种途径。 未提交读问题易于理解。...如果我们提取“客户1253”记录并将其“Texas”记录移动到“Alaska”记录,并再次使用状态去选择数据,你可能会完全地丢失该记录。...可重复读对应于ANSI SQL可序列化,意味着不可能存在脏读。 读稳定性对应于ANSI SQL可重复读。 游标稳定性用于提交读,是DB2默认设置配置。对于9.7版快照语义生效。...1.1版本开始,Cassandra提供了“行级隔离”。这让Cassandra具有等同于其它数据库中被称为“未提交读”隔离级别。Cassandra并未提供更高级别的隔离。

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时序数据库:TDengine与其他时序数据库比对测试

因为测试模拟数据先生成并写入硬盘文件,由数据加载程序文件读取一条条数据写入语句,写入时序数据库。这种方式能够将数据产生过程性能差异排除。 root权限。...一次请求记录条数,默认为100,范围1-1000 dataDir 读取数据文件路径,来自于测试数据生成程序 numOfFiles 数据文件路径读取文件个数 例如 ....一次请求记录条数,默认为100,范围1-1000 dataDir 读取数据文件路径,来自于测试数据生成程序 numOfFiles 数据文件路径读取文件个数 例如 ..../sqlCmd.txt Cassandra环境准备 Apache Cassandra一个高度可扩展高性能分布式数据库,用于处理大量商用服务器上大量数据,提供高可用性,无单点故障。...)(null)]图4 TDengine和Cassandra读取性能对比 图表可以看出,TDengine100万条读取速度稳定在0.21秒,吞吐量约为500万条记录/秒,Cassandra100

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Apache Cassandra 数据存储模型

Table & KeySpace Cassandra KeySpace 概念和 RDBMS 里面的 DataBase 概念很类似,一个 KeySpace 包含多张表,一般将有关联数据表放到同一个...在底层存储,多个 Partition 组成一个 SSTable(Sorted-String Table)文件。那么同一个 SSTable 文件数据数据是如何组织呢?...; Columns Bitmap: Cassandra 3.x 开始,列信息已经不保存到数据文件里面了,列信息是保存在对应 SSTable md-X-big-Statistics.db 文件...在底层存储,多个 Partition 组成一个 SSTable(Sorted-String Table)文件。那么同一个 SSTable 文件数据数据是如何组织呢?...; Columns Bitmap: Cassandra 3.x 开始,列信息已经不保存到数据文件里面了,列信息是保存在对应 SSTable md-X-big-Statistics.db 文件

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Apache Cassandra多节点跨数据中心集群配置以及日常操作

Cassandra是去中心化集群架构,没有传统集群中心节点,各个节点地位都是平等,通过Gossip协议维持集群节点信息。...种子节点可以指定多个,通过在 conf/ cassandra.yamlseeds属性配置。 环境介绍 主机信息如下表所示: 所有节点已安装了jdk 8。...endpoint_snitch 对于跨数据中心集群,此参数值必须为GossipingPropertyFileSnitch;如果为SimpleSnitch,所有节点都会加入一个数据中心。...启动种子节点 启动支节点 管理keyspace 键空间(Keyspace)是用于保存列族,用户定义类型对象。...键空间(Keyspace)就像RDBMS数据库,其中包含列族,索引,用户定义类型,数据中心意识,键空间(Keyspace)中使用策略,复制因子等。

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常用 NoSQL 介绍与比较

概述 在 db-engines 网站上,我们看到,数据库系统主要市场虽然还是被 Oracle、Mysql、Ms SQL Server 三个关系型数据库所占据,但是 NoSql 数据库也正在呈现上升态势...MongoDB MongoDB 作为一个易学易用数据库被广泛开发者接受,因为其保留了对 SQL 一些友好特性(查询索引),虽然它功能接近于传统关系型数据库,但是因为它能够轻松定义各种灵活数据模型...Cassandra 在大规模集群下,用户往往倾向于选择 Cassandra 作为存储,因为在这样应用场景下,去增强一个关系型数据性能和可靠性是非常困难,而这些正是 Cassandra 设计初衷...与 Hadoop 相同,HBase 也将数据存储在 HDFS 上,而将有效录入存储在内存,达到较高性能。...它支持多种方式进行数据读取,包括 SQL 查询甚至基于自由文本搜索(Cloudera Search) 它在 BigTable之后建模,采用分布式架构 Map/reduce 对实时查询进行优化,非常适用于

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