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：
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。
Name Class Description %cassandra CassandraInterpreter 为Apache Cassandra CQL查询语言提供解释器 启用Cassandra解
参考文档的这一部分解释了 Spring Data 为 Apache Cassandra 提供的核心功能。
本文使用的postgresql-12，cassandra 3.x，pentaho kettle为9.1版本，转换图如下图所示：
接着上篇博客，我们来谈谈java操作cassandra; 上篇博客的环境：jdk1.7 + python2.7.10 + cassandra2.2.8; 由于2.2.8没有对应的驱动文档，那么我们就用3.0的驱动文档，而驱动则用2.1.10.3版本;
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）
【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
您可以通过传递QueryOptions对象来为查询方法指定查询选项。这些选项在实际查询执行之前应用于查询。 QueryOptions被视为非查询参数，不被视为查询参数值。查询选项适用于派生和字符串@Query存储库方法。
cassandra虽然没被划分为时序数据库，只被分到了nosql，但是其优秀的性能以及灵活扩展作为一个时序数据库使用也没有什么问题，thingsboard就使用了cassandra作为时序数据存储引擎。
数据总是巨大的，任何行业都必须存储这些“数据”，因为它带有巨大的信息，从而导致他们的战略规划。正如人们需要房子感到安全一样，数据也必须得到保障。这个数据主页在技术上称为数据仓库。
与传统的表格（或SQL）数据库相比，NoSQL数据库为软件开发人员和其他用户提供了更高的运行速度和更高的灵活性。
业务复杂的微服务架构中，往往服务之间的调用关系比较难梳理，一次http请求中，可能涉及到多个服务的调用(eg: service A -> service B -> service C...)，如果想分析各服务间的调用关系，以及各服务的响应耗时，找出有性能瓶颈的服务，这时zipkin就派上用场，它是Twitter公司开源的一个tracing系统，官网地址为： http://zipkin.io/ , spring cloud可以跟它无疑集成。 使用步骤： 一、微服务方 1.1 添加依赖jar包 comp
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。
1、拖拽cassandra input、cassandra output控件到工作区，如下图所示：
在数据库深度挖掘的第三部分中，我们与JanusGraph PMC成员Florian Hockmann和Jason Plurad进行了交流，以获得关于广泛的Graph世界的一些指导。
Kettle可以与Hadoop协同工作。让我们从简单的开始，本文介绍如何配置Kettle访问Hadoop集群（HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie等），以及Hive、Impala等数据库组件。所有操作都以操作系统的root用户执行。
原标题：Spring认证|Apache Cassandra 的 Spring 数据
图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。 图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景，从宇宙火箭的建造到道路系统，从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历，甚至更多其他的场景。 图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。 目前主流的图数据库有：Neo4j，FlockDB，GraphDB，InfiniteGraph，Titan，JanusGraph，Pregel等。下面说一下JanusGraph 官网上：
设想一个场景： 在金融的反欺诈场景下，当一个用户小李 请求订单，我们可以设定一个规则：
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持，然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop，如何导入导出Hadoop集群上的数据，如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句，还会用一个典型的MapReduce转换，说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
译自 LangStream: an Event-Driven Developer Platform for LLM Apps 。
本文是《Flink的sink实战》系列的第三篇，主要内容是体验Flink官方的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cassandra：
Cassandra（[kəˈsændrə]）是云原生和微服务化场景中最好的NoSQL数据库。
您可以使用Java 配置类来配置响应式 Cassandra 支持。CqlSession响应式Cassandra 支持改编为在异步驱动程序之上提供响应式处理模型。
CassandraTemplate应该始终配置为 Spring bean，尽管我们之前展示了一个示例，您可以在其中直接实例化它。但是，因为我们假设了创建 Spring 模块的上下文，所以我们假设存在 Spring 容器。
译自 How LLMs Are Transforming Enterprise Applications 。
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
谨慎使用ECMAScript高级语法，特别是你还未使用最新的JavaScript引擎或者类似于Babel这样的转换器的时候。
2.1 设置quartz /pentaho-server/pentaho-solutions/system/quartz/quartz.properties
大数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的大数据工具列表： 1.ApacheHive 📷 Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。 2JaspersoftBI套件 📷 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。
在软件和IT领域，性能和收入是由商业智能软件来衡量的。但是，在Java世界中，市场上有很多开源解决方案。
Apache Kafka 是一个可扩展，高性能，低延迟的平台，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。
商业和消费者正在产生TB乃至PB级数据，大量公司也加大了研发，致力于收集、存储、管理、分析数据。美国IT网站CRN评出了2014年大数据领域格外瞩目的十家新兴大数据创业公司，不妨一看。 近年来，很少有
开发应用程序通常是一项复杂的任务，涉及许多组件。 开发所有这些组件可能非常耗时。 Java 数据对象 API (JDO) 旨在减少花费的一些时间，提供一个 API 以允许 Java 开发人员将面向对象的数据持久化到任何数据库中，并提供一种使用与开发人员相同的 Java 语法的查询语言。
Java 连接 MySQL 需要驱动包，MySQL驱动包官网下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
前端爱好者的知识盛宴 欢迎关注IMWeb！本文作者——Jorge Bay是Apache Cassandra项目中Node.js以及C#客户端驱动的核心工程师，同时还是DataStax的DSE。 他乐于解决问题与提供服务端解决方案，Jorge拥有超过15年的专业软件开发经验，他为Apache Cassandra实现的Node.js客户端驱动同样也是DataStax官方驱动的基础 当我们希望去优化某个包含了IO功能的应用性能时，我们需要对于应用耗费的CPU周期以及那些妨碍到应用并行化执行的因素了如指掌。本文则
Spark是一个快速、可扩展的大数据处理引擎，它提供了一个统一的编程模型，可以处理各种数据源，包括Hadoop HDFS、Hive、Cassandra、HBase等。本文将介绍Spark的基本概念和使用方法，帮助初学者快速入门。
作者 | Jeff Carpenter, InfoWorld 翻译 | Jackyrong 你的微服务架构需要多种数据模型。你是应该选择混合持久化呢还是多模型数据库？ 在过去的十年，大规模的分布式系
下载地址：www.oracle.com/cn/downloads/index.html
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。
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
使用kettle将一个postgresql数据拷贝到另外一个postgresql时报“字段 "id" 的类型为 uuid, 但表达式的类型为 character varying”异常，源postgresql中id字段是uuid类型，但是经过kettle后却变成了string类型，处理这个问题相对pg导入cassandra要简单些，直接设置目的postgresql的连接属性即可：
Apache Spark开源生态系统在2014上半年大幅增长，已迅速成为大数据领域中最活跃的开源项目，HDFS位列第二，其代码变动次数（commits）和行数仅仅有Spark的一半： 有超过50个机构250个工程师贡献过代码 和去年六月相比，代码行数几乎扩大三倍。 随着1.0版本于5月30日推出，Spark提供了一个稳定的API，开发人员可以依靠它来保证代码的兼容性。所有主流的Hadoop发行商，包括Hortonworks、IBM、Cloudera、MapR和Pivotal都提供了Spark的包装和技术支持
随着大数据与预测分析的成熟，开源作为底层技术授权解决方案的最大贡献者的优势越来越明显。如今，从小型初创企业到行业巨头，各种规模的供应商都在使用开源来处理大数据和运行预测分析。借助开源与云计算技术，新兴公司甚至在很多方面都可以与大厂商抗衡。 以下是一些大数据方面的顶级开源工具，分为四个领域：数据存储、开发平台、开发工具和集成、分析和报告工具。 数据存储： Apache Hadoop– Cloud Foundry(VMware), Hortonworks, Hadapt NoSql 数据库 – MongoDB,
从新闻 Twitter用户暴增20倍 计划弃用MySQL中看到了Cassandra数据库，网上查了一下这个Cassandra的资料，找到一篇较详细的中文资料： Cassandra数据模型 下面一段引自这篇文章： 各种NoSQL数据库有很多，我最关注的还是BigTable类型，因为它是一个高可用可扩展的分布式计算平台，用来处理海量的结构化数据，而数据库同样也是处理结构化数据，所以除了没有SQL，在数据模型方面有相似之处。Cassandra是facebook开源出来的一个版本，可以认为是BigTable的一个开
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于开发或者运维人员来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少，这里我们要学习的ETL工具就是Kettle！
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行， 数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
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