摘要 1、饿了么大数据为什么选择cassandra 2、 Cassandra的基本原理 3、饿了么cassandra实践 4、 Cassandra和大数据离线平台的结合 Cassandra历史 Goo
我们在《Apache Cassandra 简介》文章中介绍了 Cassandra 的数据模型类似于 Google 的 Bigtable，对应的开源实现为 Apache HBase。按照这个思路，Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似，那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢？本文将为大家解答这些问题。我们从 KeySpace -> Table -> Partition -> Row -> Cell 顺序介绍。本文基于 Apache Cassandra 3.11.4 源码进行介绍的，不同版本可能有些不一样。
【导读】笔者（许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如果让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后，在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
通用电气GE，创立于1892年，是世界上最大的技术和服务跨国公司。自托马斯·爱迪生创建通用电气公司以来，业务遍及世界上100多个国家，拥有员工315,000人。
向量搜索引擎是数据库一个重要的新增功能，它面临着扩展性、垃圾回收、并发性、磁盘利用效率和组合能力等多方面的架构挑战。本文将介绍DataStax如何在Astra DB和Apache Cassandra中添加这些功能。
满足上面四个条件，其实比想象中要复杂。为了在实时统计的情况下保持精准度，我们需要知道某一个用户之前是否浏览过一篇文章，所以我们需要为每一篇文章存储浏览过它的用户的集合，并且在每次新增浏览时检查该集合进行去重复操作。
之后可以根据新的用户名和密码登录Cassandra。 至于Cassandra远程连接相关配置请看下一节。
良好的系统设计能力，是一个优秀程序员的必要素质，反应出了处理复杂问题的能力，也是面试过程中能否获得相应的职位和薪酬的关键。
机票业务看起来简单，实际上整个流程的处理链条很长，调用关系也非常复杂，上下游涉及的各类日志种类约60个，每种日志都有独立格式和请求/响应报文，日生产的日志数据量约50-100亿，如果时间范围再扩大到15天，数据量轻松的达到千亿级以上。
高级亚马逊Web服务用户更喜欢自我管理运行在亚马逊弹性计算云上的数据库，而不是数据库即服务产品，至少现在看是这样的。 上周，AWS超级用户在线活动群组创立会议的演示中，关注超级用户如何在AWS上运行数据库。大多数演讲者表示他们在弹性计算云（EC2）上运行类似Cassandra和MySQL这样的自我管理数据库，而不是使用亚马逊的数据库即服务（DBaaS）平台，比如关系型数据库服务（RDS）以及DynamoDB。 然而，一些IT专家在此次活动中也表示有过DBaaS体验，而且一些仍旧在自我管理和DB
像编码面试一样，那些没有有意识地为SDI做准备的应聘者，大多是表现不佳，尤其是在谷歌、Facebook、亚马逊、微软等顶级公司公司，即表现不高于平均水平的候选人，获得录用的机会有限。另一方面，一个好的表现总是带来更好的工作机会（更高的职位和薪水），因为显示候选人处理复杂系统的能力。
随着计算机与网络通信技术的不断发展，数据在存储、计算、组织与管理方面不断地面临着新的形势与挑战，这也推动着数据库架构与技术不断的升级迭代。
作为一位热衷于分享技术知识的博主，我深知在当今大数据时代，掌握分布式数据库尤其是Apache Cassandra的原理与实践对于提升个人技能和应对面试挑战的重要性。本篇博客将从我的面试经验出发，结合对Cassandra核心特性的理解，深入探讨其在实际应用中的关键知识点，同时辅以代码示例，帮助读者更全面地掌握这一高性能、高可用的分布式NoSQL数据库。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Cassandra 的 Spring 数据教程二（Spring中国教育管理中心）
越来越多的企业选择Kubernetes作为基础架构，它能够帮助我们缩短软件项目上市时间、降低基础架构成本、并提高软件质量。由于Kubernetes比较新，因此IT团队都在学习如何在生产环境中，在Kubernetes上对应用程序进行运行和维护。本文将探讨，当在需要额外的计算能力时，将Kubernetes应用程序迁移至另一个新的集群。
【导读】笔者（许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后，在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
在生产环境中运行系统涉及到对高可用性、弹性和故障恢复的要求。在运行云原生应用程序时，这一点变得更加关键，因为在这种环境中，基本的假设是计算节点会中断，Kubernetes节点会宕机，微服务实例可能会失败，而服务预计会继续运行。
🎉各位亲爱的读者，大家好！我是猫头虎博主！在微服务架构中，如何追踪一个请求在多个服务之间的完整生命周期，是许多开发者和运维人员头疼的问题。Jaeger作为一个开源的分布式跟踪工具，为我们提供了答案。在这篇博客中，我将带领大家探索如何在服务网格中使用Jaeger来捕获、分析请求的跟踪信息，并提供深入的性能诊断。对于关心分布式跟踪、性能监控和服务网格的 热门词汇的朋友，这篇文章将为你打开一个新世界的大门！🚀
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Ozan Onay 编译 | 高宁，朱璇，Aileen 导读：MapReduce,Hadoop,Kafka……似乎每天都有新的名词出现，每天都会有看似很酷的新技术诞生。是否我们现在的系统框架已经过时了？是否应该效仿谷歌、亚马逊或者领英的技术和方式？ 本文作者提出的UNPHAT方法非常实用，它教你如何在急着行动前，清醒的想一想，最适合自己的选择才是对的。 除了技术/系统框架的抉择，这个方法对解决生活中的任何问题都是不错的启发。 21世纪，每个人都多少有些谷歌狂热症，
当您事先知道数据的格式并且可以基于过往的经验做决策时，使用Apache Cassandra处理大规模的该类型的数据是非常容易的。
大数据前几年各种概念争论很多，NoSQL/NewSQL，CAP/BASE概念一堆堆的，现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网，分控，各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上，搞得久了就会发现，大部分都还是数据仓库的衍伸，所以我们称呼这个为“新数仓”，我准备写一系列相关的文章，有没有同学愿意一起来的？请联系我。前面有一些相关文章，大家可以看看： 新数仓系列：Hbase国内开发者生存现状（2） 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 产品决定的是长期竞争力，运营决定的是短期用户体验。本文简单梳理下
墨墨导读：本文是近期ScaleGrid发布的2019 PG趋势报告，从不同的角度解读了PostgreSQL如何在众多优秀的RDBMS中脱颖而出，原文：https://scalegrid.io/blog/2019-postgresql-trends-report-private-vs-public-cloud-migrations-database-combinations-top-reasons-used/（可复制在浏览器打开或点击“阅读原文”）。
本教程描述了如何在 Kubernetes 上运行 Apache Cassandra。 数据库 Cassandra 需要永久性存储提供数据持久性（应用状态）。 在此示例中，自定义 Cassandra seed provider 使数据库在接入 Cassandra 集群时能够发现新的 Cassandra 实例。
墨墨导读：3月初，ScaleGrid发布了数据库趋势报告：SQL打败NoSQL，MySQL最受欢迎。
翻译 | 王柯凝 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 苹果手机很常见，苹果工程师却不常见。 国内的网络上活跃着诸多 Google、微软、亚马逊、Facebook 的工程师，而且会热心解答公司相关的各种问题，但是苹果工程师却没有什么声音。 那么，想要进入苹果公司做 AI 相关的工作，却不知道从何入手，要怎么办呢？ 没关系，今天我们就为大家带来苹果的面试指南，以及 20 道与 AI 和数据科学相关的面试题。 当然，如果你对 Google 也感兴趣，可以查看我们之前发布的文章——《想去
本文要点 为你的微服务选择适当的持久化存储 将混合持久化作为一种服务，开发人员可以专注于构建出色的应用程序，不用担心各种后台的调优、调整和容量 运作大规模的不同持久化存储涉及独特性挑战，但是通用组件可以简化流程 Netflix的通用平台在管理、维护和扩展持久性基础架构上推动卓越运营（包括在不可靠的基础架构上构建可靠系统） 以下内容来自Netflix的工程经理Roopa Tangirala在2017年旧金山QCon上的演讲。 我们都在小小起家的公司工作过，公司会有一个独立应用程序作为单独的单元构建起来。那个应
2016 年，我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文（一、二）。在这两篇博文中，我们介绍了 Schemaless 的设计，并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
几乎每天我都听人说到想把越来越多的工作转移到Kubernetes上。这可能有道理，因为上面来自StackOverflow的数据表明，Kubernetes已经真正起飞了。
第1章引言 1.1编写目的 介绍apache cassandra。 1.2非关系型数据库—Cassandra 1.2.1简介 Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，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，最像关系数据库的。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。）Ca
Apache Cassandra 是一个开源的、分布式、无中心、弹性可扩展、高可用、容错、一致性可调、面向行的数据库，它基于 Amazon Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型，由 Facebook 创建，在一些最流行的网站中得到应用。
单点登录（Single Sign-On，SSO）是一种身份验证机制，允许用户在多个应用程序或系统中使用单一的登录凭证（例如用户名和密码）进行身份验证，并且在成功登录后，可以访问所有已经授权的应用程序，而无需重新进行身份验证。
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
JanusGraph设计的目的是处理大图，单机无论是在存储和计算能力上都无法满足大图处理。大规模图实时计算和分析是JanusGraph最基本的优势。本节将讨论更多JanusGraph特有的优势以及它底层支持的存储方案。
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/758/1.html
我们要存储1000万个用户详细信息和500万个电影详细信息。我们正在寻找一个高度可用的数据库。我们可以协调用户详细信息和电影详细信息的一致性。存储此类大数据的最佳选择是Cassandra。
Apache Cassandra是极高性能、可扩展、分布式NoSQL数据库，使用灵活，简单分区行存储数据模型，可以对商业服务器和跨数据中心进行无单点故障的海量数据存储处理。它最初由Avinash Lakshman（Amazon Dynamo的开发者）和Prashant Malik在Facebook开发的，旨在解决他们的Inbox-search问题，然后在2008年7月正式开源，并自那时以来，由于IBM、Twitter和Rackspace的大力支持，Cassandra一直以惊人的速度发展，2010年
文/ Dhruv Garg, Dhaval Patel, Ketan Duvedi
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
在过去的几个月里，我写了各种关于大型科技公司“幕后”技术的文章，比如 Meta 的内部无服务器（serverless）平台和谷歌内部喜爱的代码审查工具。
Apache HBase是一种NoSQL键/值存储系统，它在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上运行。
Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynamo （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，最像关系数据库的。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。
谷歌在2006年的一份研究报告中首次对Bigtable进行了阐述，如果你熟悉Bigtable这个名词，那么：行先是以一种非常独特的方式被索引，随后Bigtable利用行键对数据进行分割，将它们分布到集群中。这句话你应该不陌生。
Cassandra是设计用于跨多节点方式处理大数据，它没有单点故障；这种架构设计之初就考虑到了系统和硬件故障。Cassandra地址发生失效问题，通过采用跨节点的分布式系统，将数据分布在集群中的所有节点上解决。每个节点使用P2P的gossip协议来改变集群中的自己和其他节点的状态信息。写操作按顺序记录在每个节点的commit log上，以确保数据持久化。数据写入到一个in-memory结构，叫做memtable，类似于一个write-back缓存。每当memtable满了时，数据就写入到硬盘SSTable数据文件中。所有的写都自动分区和复制。Cassandra定期的使用compaction压缩SSTable。丢弃标记为tombstone的过期数据。为了保证集群数据的一致性，可以采用不同的repair机制。
有些数据存储系统放弃了Leader的机制，允许任何副本直接接受用户的写操作。（如Amazon的Dynamo，FaceBook的Cassandra，虽然最终FaceBook放弃了Cassandra转而支持Hbase，但是Uber的强势介入让Cassandra后来在开源社区大放异彩。) 每个接受到客户端写请求的节点会转换为一个协调器节点，而协调器节点不强制执行特定的写入顺序。正是这种设计上的差异对数据库的使用方式与数据模型产生了深远的影响。
用户系统特点：读非常多，写非常少。读多写少的系统一定要使用 Cache 进行优化。
作者 | Bo Ingram 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Discord 官方博客。 2017 年，我们写了一篇关于我们如何存储数十亿条消息的博文，分享了我们开始时如何使用 MongoDB，但又将数据迁移到 Cassandra 的过程，因为我们正在寻找一个扩展性和容错性比较高而维护成本相对较低的数据库。我们确信自己会发展，而且我们确实做到了！ 我们想要一个能随着我们的发展而演进的数据库，但又不希望它的维护需求会随着我们的存储需求而增长。遗憾的是，我们发现事实并非如此——我们
Cassandra（[kəˈsændrə]）是云原生和微服务化场景中最好的NoSQL数据库。
Kong配置文件是Kong服务的核心文件，它配置了Kong以怎么的方式运行，并且依赖于这个配置生成Nginx的配置文件，本文通过解读Kong配置文件，以了解Kong的运行和配置。
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