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）
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。
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。
Cassandra（[kəˈsændrə]）是云原生和微服务化场景中最好的NoSQL数据库。
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
CQL是Cassandra提供的接近SQL的模型，因为数据包含在行列的表中，CQL中的表，行，列的定义与SQL是相同的。
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。
Cassandra 是一款开源分布式数据库软件，可以提供高容错，高性能，高可用，高弹性，可线性扩展的特性
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。
Cassandra 是一套优秀的开源的分布式 NoSQL 数据库系统，采用了 Google 提出的 BigTable 数据模型和 Amazon 提出的 Dynamo 分布式架构，保证了很强的扩展性而避免了单点故障。
【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
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：
在開始練習前，先作個小小的說明，同時也補充之前沒有提到的東西。首先 cassandra 的預設設定檔中已經有定義預設的 keyspace 跟 coulmns families，預設有一個 keyspace 為「Ketspace1」有四個 colimn family 分別是「Standard1」、「Standard2」、「StandardByUUID1」跟「Super1」，這四個 colimn family 詳細的差異會在後面的文章再補充。所以之前所使用的 keyspace 跟 colimn family 都是真實存在於 cassandra 裡面的。
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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。
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
文档地址 http://wiki.apache.org/cassandra/API06，实现了绝大部分示例
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。
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。
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。
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
前几天开发把分布式存储服务器cassandra 升级了，担心升级不成功，所以写了一个升级回滚失败的脚本
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：
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
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
Name Class Description %cassandra CassandraInterpreter 为Apache Cassandra CQL查询语言提供解释器 启用Cassandra解
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合于大批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。
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。
ReactiveCassandraTemplate 为您提供了一种简单的方法来保存、更新和删除域对象并将这些对象映射到 Cassandra 中管理的表。
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，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，逐渐发展成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。
Cassandra是一个开源的分布式数据库管理系统，旨在处理许多商用服务器上的大量数据。Spring Boot提供Cassandra的自动配置以及Spring
参考地址 http://wiki.apache.org/cassandra/FAQ#working_with_timeuuid_in_java
如果您了解用于通信的高流量应用程序、需要低延迟和良好容错能力的应用程序，您很可能已经遇到过 Elixir（作为一种编程语言）和 ScyllaDB（一种旨在低延迟的 NoSQL 数据库）的名称。两者的目标非常相似：处理通常需要更加关注稳定性的应用程序。
usage: nodetool [(-p <port> | –port <port>)] [(-pp | –print-port)]
前面介绍了事件源（EventSource）和集群（cluster），现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式，由独立的写方程序和读方程序组成，具体原理在以前的博客里介绍过了。akka-typed应该自然支持CQRS模式，最起码本身提供了对写方编程的支持，这点从EventSourcedBehavior 可以知道。akka-typed提供了新的EventSourcedBehavior-Actor，极大方便了对persistentActor的应用开发，但同时也给编程者造成了一些限制。如手工改变状态会更困难了、EventSourcedBehavior不支持多层式的persist，也就是说通过persist某些特定的event然后在event-handler程序里进行状态处理是不可能的了。我这里有个例子，是个购物车应用：当完成支付后需要取个快照(snapshot)，下面是这个snapshot的代码：
用过Loki的同学都知道，日志存储在Loki里主要分为两部分，日志原始文件以及日志索引。按照Loki数据的设计思路，日志原始文件可以存放在任何文件系统中，可以是filesystem，对象存储等。而日志的索引则专门存储到索引服务当中，这里面包含Loki内置的BoltDB当中。其数据存储主要的思想也是让用对象存储负责廉价地存储压缩日志，而索引则负责以快速，有效的查询方式存储这些标签。
Cassandra采用去中心化的集群架构，没有master节点的概念；但是会有seed节点在新节点连入时通知当前集群。
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。
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-
参考文档的这一部分解释了 Spring Data 为 Apache Cassandra 提供的核心功能。
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。
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。
1、固定采样（sampler.type=const）sampler.param=1 全采样， sampler.param=0 不采样。
1、添加Maven依赖 <dependency> <groupId>org.janusgraph</groupId> <artifactId>janusgraph-core</artifactId> <version>0.2.0</version> </dependency> <dependency>
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为了提高 Hbase 的写入性能，当写请求写入 MemStore 后，不会立即刷盘。而是会等到一 定的时候进行刷盘的操作。具体是哪些场景会触发刷盘的操作呢？总结成如下的几个场景：
随着企业安全建设的不断完善，信息安全的工作也进入了Happy（苦逼）的运营阶段。谈起安全运营工作，自然避不开事件响应这个话题。对于安全事件响应而言，我们时常会需要进行跨部门的协作。并且在某些事件中，我们甚至需要进行持续的跟踪与排查。因此，在事件的响应过程中，对于每一个响应步骤的记录显得尤为重要。它可以帮助我们在事件解决后，将经验教训纳入其中，加强整体安全能力。另一方面从自动化的角度来说，我们也应该考虑如何将响应过程转换为可被复用的Playbook，用以快速应对攻击，从而缩短感染攻击到遏制攻击的时间。下面来说说我这的痛点，或者也可以说是我们在运营过程中所需要解决的一些问题：
akka-typed中已经没有PersistentActor了。取而代之的是带有EventSourcedBehavior的actor，也就是一种专门支持EventSource模式的actor。EventSource的原理和作用在之前的博客里已经有了比较详细的介绍，这里就不再重复了。本篇直接从EventsourcedBehavior actor的具体应用开始介绍。支持EventSource应用的基本数据类型包括 指令Command, 事件Event，状态State。EventSourcing其实就是一个有限状态机fsm finite-state-machine，执行Command，产生Event，改变State，终而复始。下面是一个简单的EventSource类型定义：
前面我们全面介绍了在akka-cluster环境下实现的CQRS写端write-side。简单来说就是把发生事件描述作为对象严格按发生时间顺序写入数据库。这些事件对象一般是按照二进制binary方式如blob存入数据库的。cassandra-plugin的表结构如下：
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