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。
Discord 在创建之初采用的是一个单副本集的 MongoDB，没有使用 MongoDB 的分片，他们给出的理由是当时 MongoDB 分片很难用，而且不够稳定（这里就不去深究了）。消息数到达一亿条时，RAM 里已经存不下这么数据和索引，MongoDB 的延时开始变得不可控。
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。
在选择数据存储时，经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储，这两种数据各有优缺点，下面进行简单对比
大数据文摘作品 编译：丁慧、笪洁琼、蒋宝尚 网络互联设备的增长带来了大量易于访问的时间序列数据。越来越多的公司对挖掘这些数据感兴趣，从而获取了有价值的信息并做出了相应的数据决策。 近几年技术的进步提高了收集，存储和分析时间序列数据的效率，同时也刺激了人们对这些数据的消费欲望。然而，这种时间序列的爆炸式增长，可能会破坏大多数初始时间序列数据的体系结构。 Netflix作为一家以数据为驱导的公司，对这些挑战并不陌生，多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列
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。
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
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。
【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
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
【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
引言 因特网互联设备的发展，提供了大量易于访问的时序数据。越来越多的公司有兴趣去挖掘这类数据，意图从中获取一些有意义的洞悉，并据此做出决策。技术的最新进展提高了时序数据的收集、存储和分析效率，激发了人们对如何处理此类数据的考量。然而，大多数现有时序数据体系结构的处理能力，可能无法跟上时序数据的爆发性增长。 作为一家根植于数据的公司，Netflix已习惯于面对这样的挑战，多年来一直在推进应对此类增长的解决方案。该系列博客文章分为两部分发表，我们将分享Netflix在改进时序数据存储架构上的做法，如何很好地应对
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。
1：什么是Spark的RDD？？？ RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。 2：RDD的属性： a、一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，
Cassandra没有表的连接操作，跟关系型数据库设计相比最好的方式是,反（非）规范化设计，设计为两个表连接后的结果表。
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。
分布式系统，通过数据冗余，来保证数据的安全。要写一个分布式系统，一道绕不过去的坎，那就是数据同步。
大家好，我是老三，今天是没有刷题的一天，心情愉悦，给大家分享两个简单的知识点：分布式理论中的CAP和BASE。
Spark 产生之前，已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了，并提供了高层次的API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力，从而实现分布式计算。
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。
要充分利用 Spring Data for Apache Cassandra 支持中的对象映射功能，您应该使用注释对映射的域对象进行@Table注释。这样做可以让类路径扫描器找到并预处理您的域对象以提取必要的元数据。仅使用带注释的实体来执行模式操作。在最坏的情况下， SchemaAction.RECREATE_DROP_UNUSED操作会删除您的表并丢失数据。以下示例显示了一个简单的域对象：
系统设计中，这三点只能取其二，一般的分布式系统要求必须有分区容错性。剩下的只能从 C 或者 A 中取舍。
对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。
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。
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。
Spark 是 UC Berkeley AMP Lab 开源的通用分布式并行计算框架，目前已成为 Apache 软件基金会的顶级开源项目。
随着您作为开发人员的职业生涯不断进步，需要越来越多地思考软件架构和系统设计。能够设计高效的系统并进行大规模权衡非常重要。系统设计是一个包含许多重要概念的广阔领域。系统设计中的一个基本概念是 CAP 定理。理解 CAP 定理是理解如何设计强大的分布式系统的关键。今天，我们将深入探讨 CAP 定理，解释其含义、组成部分等。
了解如何在你的系统设计中使用Dynamo系列、AWS DynamoDB、Cassandra和SimpleDB ◆ 在我们开始之前的快速介绍 早在2004年，亚马逊正在运行一个大型的分布式Oracle数据库集群。想象一下，大量的服务器，运行大量笨重的闭源专有软件，并没有真正关注规模和可用性。他们在当时的规模下挑战了商业数据库的极限。 重要的是要了解这是个不同的时代。分布式系统并不常见，关系型数据库是唯一的主要OLTP数据库，最重要的是，当时没有足够的人或数据在线。 看到互联网在过去十年或二十年里的爆炸性
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。
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.
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。
Cassandra（[kəˈsændrə]）是云原生和微服务化场景中最好的NoSQL数据库。
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。
父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区。
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。
Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。
让我们设计一个像Instagram这样的照片共享服务，用户可以上传照片与其他用户共享。类似服务：Flickr、Picasa
往期精选 在讨论常见架构前，先简单了解一下CAP理论： CAP是Consistency、Availablity和Partition-tolerance的缩写。分别是指： 1.一致性（Consistency）：每次读操作都能保证返回的是最新数据； 2.可用性（Availablity）：任何一个没有发生故障的节点，会在合理的时间内返回一个正常的结果； 3.分区容忍性（Partition-torlerance）：当节点间出现网络分区，照样可以提供服务。 CAP理论指出：CAP三者只能取其二，不可兼得。其实这一点很
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
在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。
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
因子挖掘是量化交易的基础。随着历史交易数据日益增多，交易市场量化竞赛的不断升级和进化，量化投研团队开始面对数据频率高、因子数量多的场景，以10分钟线10000个因子5000个股票为例，一年的因子数据约为 2.3T 左右，1分钟线的数据量达到23T，3秒线的数据量将达到460T。如此量级的数据就对因子存储方案提出了很高的要求。
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念，然后再逐一详细说明。 RDD：弹性分布式数据集，是Spark最核心的数据结构。有分区机制，所以可以分布式进行处理。有容错机制，通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系：RDD的依赖关系是通过各种Transformation（变换）来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种：①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖：父RDD的分区和子RDD的分区关系是：一对一。 窄依赖不会发生Shuffle，执行效率高，spark框架底层
一文读懂非关系型数据库（NoSQL） 本文共11000字****，阅读全文约需30分钟****。本文为大家解析非关系型数据库（NoSQL）。 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL
RDD，全称为Resilient Distributed Datasets（弹性分布式数据集），是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了函数式编程模式，很好地契合了Scala的集合操作。除此之外，RDD还提供了诸如join、groupBy、reduceByKey等更为方便的操作（注意，reduceByKey是action，而非transformation），以支持常见的数据运算。
本文共11000字，阅读全文约需30分钟。 本文为大家解析非关系型数据库（NoSQL）。[ 在数据派THU后台（非留言区）回复"综述"即可获取资源。] 前言 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。 现代计算系统每天在网络上都会产生庞大的数据量。这些数据有很大一部分是由关系型数据库管理系统（RDBMSs）来处理，其严谨成熟的数学理论基础使得数据建模和应用程序编程更加简单。 但随着信息化的浪潮和互联网的兴起，传统的RDBMS在一些业务上开始出现问题。首先，对数
–num-executors: 执行器个数,执行器数可以为节点个数，也可以为总核数(单节点核数*节点数),也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-cores: 执行器核数, 核数可以1，也可以为单节点的内核书，也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-memory: 执行器内存, 可以为最小内存数(单节点内存总数/单节点核数),也可以为最大内存数(单节点内存总数),也可以是介于俩者之间(用于调优)
文章结构： 1、关系型数据库：ACID理论 2、非关型系数据库：分布式存储理论、CAP理论、BASE理论、优缺点、常用NoSQL数据库 3、Python链接Mongodb的演示
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