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。 Cassandra对于生产部署，Jaeger目前提供了对两种存储解决方案的内置支持，这两种解决方案都是非常流行的开源NoSQL数据库：Elasticsearch和Cassandra。 Jaeger采集器和查询服务需要配置所选择的存储解决方案，以便对其进行写入和查询。你可以通过环境变量传递所需的存储类型和数据库端点。 相比之下，将span保存到Elasticsearch是一次写入，并且所有索引都在ES节点内进行。结果，Cassandra的总体吞吐量与Elasticsearch相当。 在生产中运行需要很多其他的考虑，这篇文章没有提到，例如升级Jaeger组件，Elasticsearch、Kafka或部署中的任何附加服务；监控不同的服务，并保护对这些服务的访问。
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。 在集群的每台机器上都有Mesos代理运行，负责向Mesos的master提供资源，然后master再负责以离散的方式进行分发。 Cassandra的服务操作Cassandra有一个概念，就是种子节点的存在。种子节点用于在新节点加入集群时协助进行引导。 裸机代表着Cassandra不运行在容器中。读取延迟，几乎没有任何区别：5-10%的开销在裸机中，平均为0.38毫秒，而在Mesos中是0.44毫秒。
首屏耗时优化比拼，赢千元大奖
——每周日更新本节主要内容：数据定义12.3.1 Cassandra Query Language (CQL)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 12.3.6 Cloumns 列列和关系型数据有类似的地方为可以定义字段类型，区别在还可以定义主键和静态。 （就是说一个分区中，所有行的静态列的值相同） 静态的限制：表中没有聚类键，不可以有静态（因为每一个分区都是唯一的行，所以每个列本质上是静态）的列。主键的列，不可以是静态。 表的属性是COMPACT STORAGE的不能有静态的列。 总结，只有存在聚类的时候，非主键的列可以是静态的列，并且该表不是COMPACT STORAGE属性。 busuanzi.org案例表中，查询出，在同一分区中，静态列”comment”中，”new”替换了”old”，”nice”替换了”good”。
，所以可以简单的替代关系数据库的很多操作，这也是TC受到大家欢迎的主要原因之一，有 一个Ruby的项目miyazakiresistance将TT的hashtable的操作封装成和ActiveRecord 看来是当数据量上亿条的时候，TC性能开始大幅度下降， 从TC作者自己提供的mixi数据来看，至少上千万条数据量的时候还没有遇到这么明显的写入性能瓶颈。 最后由于Mongo可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎，很多项目都考虑用MongoDB来替代MySQL来实 现不是特别复杂的Web应用，比方说why we migrated 因此像Cassandra常常被看成是一个开源版本的Google BigTable的替代品。 Cassandra以单个节点来衡量，其节点的并发读写性能不是特别好，有文章说评测下来Cassandra每秒大约不到1万次读写请求，也看到一 些对这个问题进行质疑的评论，但是评价Cassandra单个节点的性能是没有意义的
模型上边的概念没啥新奇的，重点在模型，这篇文章主要要理解模型是什么：模型（model）：是一个时间序列的表示，包括两个函数（Mest，Merr），第一个函数输入一个时间点，给出一个估计的值。 另一种是在多个节点并行导入（作者没有细说，我觉得是将一份数据交给多个节点同时解析，由于 key 相同，最后只会留一份），但是这种会很费资源，没必要。 因为每种视图都不超过 10 列，而且表结构是固定的，所以这个优化方案可行，工作量也还能接受。如果表结构不固定或者行数太多这种方法就不适用了。 可以做谓词下推，也是利用了 Spark-Cassandra-Connector 的功能。对比 压缩率：用模型代替原始数据肯定能压的很好，跟其他流行的时间序列数据库和大数据文件格式做了对比。? 文章开头介绍场景时说工业场景复杂，数据可能缺失、乱序，但是后来没有提乱序的解决方案。针对一个时间序列，每一段都会尝试所有的模型。
Murgia介绍：“基本上我走过一扇门，就有一个数据库，一个熟练员工和一个苦工。”这些都运行在EC2上。Murgia进来后，人员配置上并没有一个数据库管理员。 如果Edmodo管理自己的MySQL和副本，IT团队可以促进副本到一个精通的员工，将所有的副本指向这个精通的员工并且重新启动并运行。相反，该公司致力于恢复数据库时，没有基础设施的控制就会出现失败。 这家公司通过Cassandra集群迎来了一个转折点，而且考虑了两种替代方案：扩展现有的集群或者部署亚马逊DynamoDB DBaaS。 Cassandra另一个吸引人的特性就是能够以编程的方式删除数据，这样就可以让数据库保持一种可管理的规模，而且无需人工介入。 Eaton表示：“成本节省或者成本实际取决于工作负载类型，不能在一种综合的状态中对比这些替代选择。” 截至新闻发布亚马逊未发表任何评论。
UTF-8 com.datastax.cassandra cassandra-driver-core 2.1.10.3 二、session获取我们先来看看官方给的Quick start案例Cluster = null) cluster.close(); (5) }我们来看看代码中的(1) ~ (5)分别表示或者代表什么(1)：Cluster对象是驱动程序的主入口点，它保存着真实Cassandra集群的状态 (或应用卸载)的时候关闭cluster如若大家有jdbc开发的经验，就会发现，上述代码似曾相识，上述代码中的session就相当于jdbc中的connection，是整个数据库操作的基础，那么我们将session ，有些版本的某些方法变成非静态的了！ ，那么驱动会打印警告日志；如果一个query语句只执行一次，那么预编译不会提供性能上的提高，反而会降低性能，因为它是两个来回(结合上面两张图)，那么此时可以考虑用 simple statement 来代替
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。 对于一个Cassandra集群来说，扩展性能是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。上面的话太官方了，哈哈哈。 ，简单来说呢就是说它是一个P2P去中心化的东西，咱门平时传统用的数据库都会有MasterSlave，在复杂的场景下对于Master进行扩展是个非常麻烦的事，而Cassandra帮助我们解决了这个麻烦。 目前最新版本是3.11.6下载镜像docker pull cassandraDocker Compose部署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 这个时候，如果使用docker logs命令查看日志，会发现它会有一些报错，请不必理会！因为我把数据目录映射了出来，默认是空的。所以第一次启动时，会报错。不过没有关系，docker会自动重新启动几次。
我们到 Apache Cassandra 的官方网站下载最新版本的 Cassandra，在本文写作时最新版本的 Cassandra 为 3.11.4。 cqlsh 的时候我们并没有指定需要连接的节点以及端口，这种情况下 cqlsh 会自动探测本机及相关端口，因为我们在前面已经启动了 Cassandra 服务，所以 cqlsh 可以正确连接到这个集群。 ，first_name 为 Wu 对应的 last_name 没数据直接显示 null 了，在 Cassandra 里面的这个代表对应的列没有数据，在底层存储是不占用空间的，而在常见的关系型数据库里面是占一定空间的 insertupdate 相当于 upsert如果我们插入数据对应的 key 在 Cassandra 已经存在了，这时候 Cassandra 并不会在原来数据位置上修改数据，而是会新写入一份数据，旧的数据会被 如果我们使用 UPDATE 命令往表里面更新不存在的数据会发生什么呢？答案是会插入新的数据。
Web 应用 spring-boot-starter-jersey 通过 JAX-RS、Jersey构建 RESTful web applications；spring-boot-starter-web的另一替代方案 MongoDB spring-boot-starter-jooq 使用JOOQ链接SQL数据库；spring-boot-starter-data-jpa、spring-boot-starter-jdbc的另一替代方案 spring-boot-starter-undertow 使用 Undertow 作为嵌入式服务容器；spring-boot-starter-tomcat的另一替代方案 spring-boot-starter-jetty 使用 Jetty 作为嵌入式服务容器；spring-boot-starter-tomcat的另一替代方案 spring-boot-starter-logging 为 logging 使用Logback 使用 spring-boot-starter-log4j2 使用Log4j2记录日志；spring-boot-starter-logging的另一替代方案 记录与此，便于查询
Apache软件基金会成立的时候，HDFS就一直在想办法提高它的性能和可用性，坦白说，这也许对试点项目、非常规项目、要求不严格的大环境中比 较适用，但是对于某些Hadoop用户来说，他们对于性能、可用性 、企业级特性有较高的要求，且注重直接附加存储(DAS)架构，特别是老版本的 Hadoop没有高性能的主节点，那么接下来8个产品就是代替HDFS的绝佳方案。 简单来说它把Hadoop融合在Cassandra里面，支持Web应用通过Hadoop快速访问数据, 而Hadoop可以快速访问流入Cassandra的数据。?2. Isilon (EMC) EMC提供Hadoop发行版已经一年了，但2012年1月转型为HDFS企业级别的新方案——Isilon 的 OneFS文件系统。 NetApp Hadoop开放方案 NetApp重新改版了物理Hadoop结构：把HDFS放在磁盘阵列中，通过这样来达到更快、更稳定、更安全的Hadoop工作。?
他们希望能够加快概念的学习速度，加快学习曲线，这样他们就可以专注于最重要的东西：应用程序代码。在Kubernetes中进行故障排除并不是一项简单的任务。 Kubernetes暴露了一个标准的仪表板，它提供了在集群上运行的应用程序的概览，但这是在单个集群级别上完成的。希望有一个统一的管理解决方案来解决上述挑战。今天我们将聚焦于开源解决方案Lens。 所有的事件也记录在同一页上，这是你看到以下的输出：kubectl describe pod cassandra-0 这些绝对是很好的工具，可以在部署期间为你节省很多麻烦和时间。? 此外，你还可以在同一个页面上从pod进入shell。我们验证Cassandra集群的所有三个节点都在运行，如下面的截图所示。? 在下面的图片中，你可以看到域用户nimal@emea.nutanix.com已经导入了他的kubeconfig文件，但是他没有权限列出任何pod。?
Cloudera：最成型的Hadoop发行版本，拥有最多的部署案例。提供强大的部署、管理和监控工具。开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。 BloomFilter,在预处理阶段对输入算出所有哈希函数的值并做出标记。当查找一个特定的输入是否出现过，只需查找这一系列的哈希函数对应值上有没有标记。 CountMin Sketch在BloomFilter的基础上更进一步，它可用来估算某一个输入的频率（不局限于大于1）。 CAP Theorem? (Google就是这么霸气^-^)F1: 构建于Spanner之上,在利用Spanner的丰富特性基础之上,还提供分布式SQL、事务一致性的二级索引等功能,在AdWords广告业务上成功代替了之前老旧的手工 没一个one-size-fits-all 的方案。 ?Cassandra大数据架构中，Cassandra的主要作用就是存储结构化数据。
前段时间 Spring Boot 2.4.0 也发布了，本文栈长再详细总结下最新的 Spring Boot 2.4.0 官方的 Starters 都有哪些。 官方自带的可以直接拿来用，大家看看，就没有必要重复造轮子了。 如果 Spring Boot 官方没有自带的 Starter，一般第三方的框架也都会提供自制的 Spring Boot Starter，如：Dubbo、Zookeeper 等，这样只要几个依赖，几行配置参数就能轻松实现集成 当然，除了第三方的 Starter，使用 Spring Boot 的公司一般也会有私有定制的 Starter，可以用于在公司内部各业务部门快速集成使用，而不用各自造轮子。 好了，今天的分享就到这了，后续有大版本更新，官方 Starters 调整比较大的话，后续栈长再继续更新本文，关注公众号Java技术栈第一时间推送。如果有帮助，点个在看鼓励一下哦！
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。 转自：JanusGraph中文翻译文档1.1. JanusGraph 基本优势 (1)支持非常大的图。 JanusGraph 使用 Apache Cassandra的优势 (1)连续可用，没有单点故障。 (2)由于没有主从架构，因此对图的读写没有瓶颈。(3)弹性可扩展性允许加入和移除机器。 JanusGraph 和 CAP 理论 尽管你付出了最大的努力，你的系统仍会遇到很多的错误，以至于必须在减少输出（如：停止响应请求）和降低收获（如：响应不完整的答案）之间做出选择。 HBase以输出为代价优先考虑一致性，即完成请求的概率。 Cassandra以收获为代价优先考虑可用性，即响应的完整性（数据可用性完整数据）。
Cloudera：最成型的Hadoop发行版本，拥有最多的部署案例。提供强大的部署、管理和监控工具。开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。 BloomFilter,在预处理阶段对输入算出所有哈希函数的值并做出标记。当查找一个特定的输入是否出现过，只需查找这一系列的哈希函数对应值上有没有标记。 CountMin Sketch在BloomFilter的基础上更进一步，它可用来估算某一个输入的频率（不局限于大于1）。CAP Theorem ? (Google就是这么霸气^-^)F1: 构建于Spanner之上,在利用Spanner的丰富特性基础之上,还提供分布式SQL、事务一致性的二级索引等功能,在AdWords广告业务上成功代替了之前老旧的手工 没一个one-size-fits-all 的方案。?Cassandra大数据架构中，Cassandra的主要作用就是存储结构化数据。
Cloudera：最成型的Hadoop发行版本，拥有最多的部署案例。提供强大的部署、管理和监控工具。开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。 BloomFilter,在预处理阶段对输入算出所有哈希函数的值并做出标记。当查找一个特定的输入是否出现过，只需查找这一系列的哈希函数对应值上有没有标记。 CountMin Sketch在BloomFilter的基础上更进一步，它可用来估算某一个输入的频率（不局限于大于1）。CAP Theorem? (Google就是这么霸气^-^)F1: 构建于Spanner之上,在利用Spanner的丰富特性基础之上,还提供分布式SQL、事务一致性的二级索引等功能,在AdWords广告业务上成功代替了之前老旧的手工 没一个one-size-fits-all 的方案。?Cassandra大数据架构中，Cassandra的主要作用就是存储结构化数据。
在下一步开始之前，上一步的作业输出数据必须要存储到分布式文件系统中。因此，复制和磁盘存储会导致这种方式速度变慢。另外Hadoop解决方案中通常会包含难以安装和管理的集群。 我们应该将Spark看作是Hadoop MapReduce的一个替代品而不是Hadoop的替代品。其意图并非是替代Hadoop，而是为了提供一个管理不同的大数据用例和需求的全面且统一的解决方案。 我们将用这一版本完成示例应用的代码展示。如何运行Spark当你在本地机器安装了Spark或使用了基于云端的Spark后，有几种不同的方式可以连接到Spark引擎。 广播变量：广播变量可以在每台机器上缓存只读变量而不需要为各个任务发送该变量的拷贝。他们可以让大的输入数据集的集群拷贝中的节点更加高效。下面的代码片段展示了如何使用广播变量。 其中一个案例就是将Spark、Kafka和Apache Cassandra结合在一起，其中Kafka负责输入的流式数据，Spark完成计算，最后Cassandra NoSQL数据库用于保存计算结果数据。
Apache Spark和Databricks创始人兼CTO副总裁Matei Zaharia这么描述这种发展关系：在Databricks，我们正在努力使Spark通过我们对Spark代码库和支持文档的加强更容易使用和运行速度超过以往任何时候 这使得它在多个用户运行交互式shell的环境中很有吸引力。2. Spark Cassandra ConnectorCassandra是高度可扩展的高性能数据库管理软件。 这是它的Github的描述：此库允许您作为Spark RDDs公开Cassandra表，将Spark RDDs写入Cassandra表，并在Spark中执行任意CQL查询。 虽然现有存在替代方案，但它们是（很好的）事后解决方案。 Zepellin是从基础架构建立与Spark，Scala和相关技术的联系，而不依赖于Jupyter。 值得注意的是，它允许直接和容易地将代码执行结果作为嵌入式iframe发布在托管博客或网站中。这是来源于项目网站：基于Web的笔记本电脑，支持交互式数据分析。
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