Cassandra或Apache Cassandra是一个高度可扩展的开源NoSQL数据库系统,在多节点设置上实现了出色的性能。
Cassandra是去中心化的集群架构,没有传统集群的中心节点,各个节点地位都是平等的,通过Gossip协议维持集群中的节点信息。为了使集群中的各节点在启动时能发现其他节点,需要指定种子节点(seeds),各节点都先和种子节点通信,通过种子节点获取其他节点列表,然后和其他节点通信。种子节点可以指定多个,通过在 conf/ cassandra.yaml中的seeds属性配置。
上述操作要在每台机器执行,手动操作较为费时,因此用ansible来完成上述所有步骤,除了省事儿,还减少了操作失误的概览;
执行bin/cqlsh ip即可cassandra的shell客户端,可以执行的CQL命令和mysql比较类似。
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。
1、准备5台Linux主机 2、关闭防火墙 service iptables stop chkconfig iptables off 3、编辑/etc/hosts node1 node2 node3 node4 node5 4、下载cassandra 在node1上 前往 http://cassandra.apache.org/download/ 下载 或者直接下载 http://mirror.bit.edu.cn/apache/cassandra/2.2.4/apache-cassandra-2.2.4-
OpenShift metric子系统支持捕获和长期存储OpenShift集群的性能度量,收集节点以及节点中运行的所有容器的指标。
对于akka-cluster这样的分布式软件系统来说,选择配套的数据库类型也是比较讲究的,最好也是分布式的,如cassandra,能保证良好的HA特性。前面的例子里示范akka-persistence时已经使用了cassandra作为journal和snapshot-store。一直以来基本上都在一部macbookpro上开发、测试akka-cluster相关软件。这次在腾讯云上租了两台8G,50G的服务器,安装了ubuntu 16.04.1 LTS操作系统,想着可以在一个真正的环境下试试cassandra cluster的安装部署和实际使用。先是试着在ubuntu上安装部署:
cassandra4.0于2021年7月26发布4.0版本,我们可以通过直接下载cassandra4.0安装包然后解压的方式进行安装,但是这种方式需要人为配置服务,略有麻烦,最便捷的方式时通过apt命令方式进行安装:
大量报告不断表明,今天的企业将混合和多云作为其首选的IT基础设施部署模式。根据IDG的一项调查,超过一半(55%)的组织目前使用多个公有云,21%的组织说他们使用三个或更多的公有云。
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。
Cassandra([kəˈsændrə])是云原生和微服务化场景中最好的NoSQL数据库。
Name Class Description %cassandra CassandraInterpreter 为Apache Cassandra CQL查询语言提供解释器 启用Cassandra解
每隔三十秒就会有位置数据返回,包括来自于司机和乘客应用的各类数据,需要实时使用的实时数据非常之多,那么Uber是如何存储这些位置数据的呢? Uber的解决方案非常全面:他们在Mesos顶层构建了自己的系统,运行Cassandra。Uber的软件工程师Abhishek Verma有一个演讲,题为《Uber跨多个数据中心运行在Mesos上的Cassandra》(阅读原文查看PPT),便对这个解决方案做了全面的解释。 我们是否也该这么做呢?在聆听Abhishek的演讲时,这样的想法涌入脑海。 如今,开发者有许多艰
Cassandra可以安裝在很多系统上, 我是安装在windows server 2008 R2上,安装相当简单,只要把下载下来的压缩包解压缩放到一个目录下就可以了,这里主要是记录下使用体验: Cassandra官网: http://cassandra.apache.org/,下载页面 http://cassandra.apache.org/download/ Cassandra用java开发的,要求安装JVM 1.6以上,推荐 Version 6 Update 23 到Java官网下载 http://w
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。
今天想测试一下cassandra新版本 安装环境是redhat6.4 由于以前装过3.7版本,只不过之前是在ubuntu上进行安装的。这回换在redhat 没想到却一路坎坷。。。 一直就报unable to bind *****:port这样的错误。 网上搜了各种资料,发现关于这个问题的解决方案非常少。 之前以为是JMXREMOTE没有设置好的问题,但按照网上各种说法设置也不行。 不得不采用最原始的方式,到其官网上进行查看。 幸好,官网有一行解释,才发现问题所在。 http://cassandra.apac
K8ssandra 是 Apache Cassandra®在 Kubernetes 上的一个发行版,由多个开源组件构建而成。从一开始直到最近的 K8ssandra 1.3 版本,K8ssandra 一直使用 Helm 图表进行安装和管理。虽然该项目的某些组件使用了 Kubernetes Operators——包括 Cassandra(cass-operator)和 Medusa(medusa-operator),但还没有一个 Operator 对所有组件进行整体管理。
当cassandra数据量很大时使用select count(*)这种方式基本上是无法统计的,会返回如下类似错误信息:
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
Rook 是一个开源 cloud-native storage orchestrator(云原生存储编排器),为各种存储解决方案提供平台、框架和支持,以与云原生环境进行原生集成。
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest,并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试,TDengine和OpenTSDB对比测试,TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库(Time-Series Database)的性能差异,本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试,相同的数据产生器,相同的测试用例,相同的测试方法,以保证测试的客观公平。
Canvas官方Production Start安装的平台并不包括分析模块,在Canvas开源库中看到了Canvas Analytics ,集成过程如下。
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Apache Cassandra是一个高度可扩展的开源数据库系统,在多节点设置上实现了出色的性能。
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)
最近想着测试各种NOSQL数据库的性能,于是把cassandra也装一下试验一下性能。 Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存收件箱等简单格式数据,集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源,此后,由于Cassandra良好的可扩展性,被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳,成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。 当前对这
2、下载cassandra KEYS文件(放置到某个目录下,因为我这边内网环境,域名解析有问题,所以直接下载的KEYS文件),KEYS文件下载地址为:https://downloads.apache.org/cassandra/KEYS
我们在这篇文章简单介绍了 Apache Cassandra 是什么,以及有什么值得关注的特性。本文将简单介绍 Apache Cassandra 的安装以及简单使用,可以帮助大家快速了解 Apache Cassandra。
微服务和PHP:错误的搭配 我们熟悉的语言是PHP,它驱动着我们现有的应用程序,有两个模糊的理由支撑着我们使用PHP:
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。
Spring Data有很多配置的默认值,但不一定都适合你。如一个依赖Cassandra 的项目,有时写入数据后,并不能立马读到。这种错误并没有什么报错,一切都是正常的,就是读不到数据。
整理 | 万佳、核子可乐 当今,数据库可以说是网络空间中每一项技术的实现基石。随着世界各地越来越多边缘智能设备接入互联网,敏感数据暴露的风险也在随之提升。过去几年,大规模数据泄露事件越来越司空见惯,百万甚至千万条记录的大规模泄露事件层出不穷。泄露的原因之一,就是直接接入互联网的数据库存在安全性差 / 未经验证保护的问题。 最近,RedHunt 实验室对网上公开的数据库进行研究,结果令人震惊: 21387 个未经验证保护 / 公开的 MongoDB 数据库 20098 个暴露的 elasticsearch 实
【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
客户在集群中查看用户信息 list users 时,报错 Error from server:xxx 。其实是个简单的查看语句,但魔法失灵了?下面我们将集群中用户角色等信息的查看方式做一个统一的分析说明。
在上一篇文章中,我们和您一起了解了vRouter的内部结构和进程,今天继续Tungsten Fabric其它组件的内部探秘旅程。
使用gRPC作为云平台和移动前端的连接方式,网络安全应该是必须考虑的一个重点。gRPC是支持ssl/tls安全通讯机制的。用了一个周末来研究具体使用方法,实际上是一个周末的挖坑填坑过程。把这次经历记录下来与各位分享。
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。
【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
搭建prometheus、grafana环境的过程这里就不再赘述,网上很多,这里只讲cassandra监控的过程。
左:ElePHPant(Vincent Pontier),右:Gophers (golang.org)。此二者分别是PHP和Golang的吉祥物 【译者注】Poki是一家在线游戏发行商,在全球拥有30
说明,本人成功安装过程记录 只要看解压目录的readme.txt即可,其他网上教程由于版本不对会执行报错,例如遇到编码问题
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
本次就给大家讲讲cassandra的高级操作:索引、排序和分页;处于性能的考虑,cassandra对这些支持都比较简单,所以我们不能希望cassandra完全适用于我们的逻辑,而是应该将我们的逻辑设计的更适合于cassandra
可以将多次执行的 CQL 语句准备好并存储在一个PreparedStatement对象中,以提高查询性能。驱动程序和 Cassandra 都维护着PreparedStatement查询到其元数据的映射。您可以通过以下抽象使用准备好的语句:
cassandra主键是一个partition key主键和多个clustering key复合主键,而主键的查询顺序必须与定义表结构时一致.
参考文档的这一部分解释了 Spring Data 为 Apache Cassandra 提供的核心功能。
3节点分别安装(192.168.6.117,192.168.6.118,192.168.6.119) #下载 http://mirrors.hust.edu.cn/apache/cassandra/3.11.7/apache-cassandra-3.11.7-bin.tar.gz tar -xvf apache-cassandra-3.11.7-bin.tar.gz -C /opt cd /opt/apache-cassandra-3.11.7/ sed -i 's$#MAX_HEAP_SIZE="4
微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位。主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位。所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与, 参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位。
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