Форум программистов, компьютерный форум, киберфорум
Codd
Войти
Регистрация
Восстановить пароль
Блоги Сообщество Поиск Заказать работу  

Организация масштабируемого хранилища с Apache Cassandra

Запись от Codd размещена 14.03.2025 в 13:07
Показов 1368 Комментарии 0
Метки apache, cassandra, db, java, nosql

Нажмите на изображение для увеличения
Название: cab7b174-76de-4e75-8064-baca0522f411.jpg
Просмотров: 128
Размер:	274.4 Кб
ID:	10392
Изначально разработанная в Facebook, а затем переданная Apache Software Foundation, Cassandra сочетает в себе принципы Amazon's Dynamo и Google's BigTable. Эта комбинация создает уникальную архитектуру, способную масштабироваться горизонтально практически без ограничений. Представьте себе систему, которая может обрабатывать петабайты данных, распределенных по сотням узлов, при этом оставаясь устойчивой к сбоям отдельных серверов!

Реляционные БД, такие как MySQL или PostgreSQL, созданы с акцентом на согласованность данных и поддержку сложных транзакций. Это отлично работает в масштабе одного сервера, но когда нужно распределить нагрузку между десятками и сотнями машин, возникают серьезные проблемы с масштабированием. Кроме того, реляционные БД заточены под вертикальное масштабирование – наращивание мощности одного сервера. Но у этого подхода есть физические лимиты: нельзя бесконечно увеличивать память и вычислительную мощность одной машины. К тому же, цена такого масштабирования растет непропорционально быстро.

А теперь представьте совершенно иной подход: вместо одного мощного сервера – десятки или сотни обычных машин, работающих вместе как единый организм. Именно такую философию предлагает Cassandra – линейное горизонтальное масштабирование, где каждый новый узел увеличивает общую производительность системы. Cassandra особенно хороша для сценариев с высокой интенсивностью записи данных – интернет вещей, аналитика в реальном времени, системы мониторинга, социальные сети. По сути, везде, где нужно быстро записывать огромные объемы данных и иметь возможность так же быстро их читать. Конечно, за эти преимущества приходится платить. Cassandra – не серебряная пуля, и у нее есть свои ограничения: отсутствие полноценной поддержки транзакций, необходимость специфического проектирования схемы данных, сложности с некоторыми типами запросов. Но для правильно подобранных задач эти недостатки меркнут перед мощью и надежностью системы.

В сравнении с другими NoSQL решениями, Cassandra выделяется своей архитектурой без единой точки отказа. В отличие от MongoDB или HBase, где есть мастер-узлы, в Cassandra все узлы равноправны. Это значительно упрощает администрирование и повышает отказоустойчивость. Цена этого преимущества – так называемая "конечная согласованность" (eventual consistency), когда изменения не мгновенно видны всем узлам, но через некоторое время система приходит в согласованное состояние. Технически Cassandra использует распределенную, кольцевую архитектуру, где каждый узел отвечает за определенный диапазон данных, но при этом знает, где находится любая информация в кластере. Такой дизайн позволяет системе работать даже при отказе значительной части узлов, автоматически перераспределяя нагрузку.

Архитектура Cassandra



Чтобы понять уникальность Cassandra, нужно разобраться в её архитектурных принципах. В отличие от традиционных реляционных баз данных, где всё вертится вокруг строго структурированных таблиц, Cassandra выстроена по совершенно иным принципам. Основа архитектуры — распределённая, одноранговая система, где каждый узел абсолютно равноправен. Нет ни мастера, ни подчинённых, ни единой точки отказа, из-за которой могла бы рухнуть вся система. Каждый узел может обрабатывать запросы на чтение и запись, а данные автоматически распределяются между всеми машинами в кластере. Такой подход радикально отличается от других NoSQL систем, например MongoDB, где архитектура опирается на модель "мастер-подчинённый".

Фундаментальное отличие Cassandra кроется в её модели данных. Вместо привычных таблиц с фиксированной схемой, мы имеем дело с семействами столбцов (column families). Представьте себе набор строк, где каждая строка может содержать произвольное число именованных столбцов, причём разные строки могут иметь разный набор этих самых столбцов. Такая гибкость позволяет хранить разнородные данные в одной структуре.

Для работы с этой моделью Cassandra предлагает свой язык запросов — CQL (Cassandra Query Language), который внешне напоминает SQL, но имеет свои особенности. Вот пример простого запроса:

SQL
1
2
3
4
5
6
CREATE TABLE sensor_data (
  sensor_id UUID,
  TIMESTAMP TIMESTAMP,
  VALUE DOUBLE,
  PRIMARY KEY ((sensor_id), TIMESTAMP)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (TIMESTAMP DESC);
Обратите внимание на особенность определения PRIMARY KEY — здесь используется двухуровневая структура. Первая часть (в двойных скобках) — это ключ партиционирования, определяющий, на какой физический узел попадут данные. Вторая часть — ключ кластеризации, задающий порядок хранения данных внутри партиции. Это отражает фундаментальный принцип Cassandra: вся работа с данными строится вокруг эффективного распределения и доступа. Кстати, о распределении. Cassandra использует принцип партиционирования, когда данные разбиваются на куски в зависимости от хэша ключа партиции. Эти куски распределяются между узлами кластера. По умолчанию используется партиционер Murmur3, который равномерно распределяет данные по кольцу узлов, минимизируя перекосы нагрузки.

Когда мы говорим "кольцо узлов" — это не просто метафора. Архитектура действительно построена по принципу виртуального кольца, где каждый узел отвечает за определённый диапазон хэшей ключей. Такая структура имеет огромное значение для масштабируемости системы: добавление нового узла означает автоматическое перераспределение части диапазонов с других узлов, что равномерно уменьшает нагрузку на весь кластер.

А как же организовано хранение данных на диске? Cassandra использует структуру данных, похожую на LSM-дерево (Log-Structured Merge-tree). Новые записи сначала попадают в память, в структуру MemTable. Когда MemTable заполняется, её содержимое сбрасывается на диск в виде неизменяемого файла SSTable (Sorted String Table). Периодически система объединяет несколько маленьких SSTable в одну большую, оптимизируя хранение и доступ. Этот процесс называется "уплотнением" (compaction). Такой подход идеально подходит для профиля нагрузки, где преобладают операции записи — всё записывается последовательно (а это самая быстрая операция для дисковых систем), а чтение затем происходит с использованием индексов и кэширования.

Особого внимания заслуживает распределение нагрузки в кластере. Когда клиент обращается к любому узлу Cassandra, этот узел становится координатором для данного запроса. Координатор определяет, какие узлы содержат необходимые данные, пересылает им запрос и собирает ответы. Клиенту не нужно знать топологию кластера — достаточно подключиться к любому узлу. Для поддержания актуальной информации о состоянии кластера все узлы обмениваются метаданными через протокол сплетен (Gossip). Каждый узел периодически обменивается информацией с несколькими случайно выбранными узлами, распространяя данные о состоянии всего кластера. Это прекрасный пример децентрализованного подхода — нет единой точки, которая знала бы всё о системе, но каждый узел постепенно собирает полную картину.

Протокол Gossip также играет ключевую роль при обнаружении отказов узлов. Если узел не отвечает в течение определённого времени, он помечается как неактивный. Если узел помечен как неактивный, его координаторские обязанности автоматически перераспределяются между живыми узлами. А когда узел возвращается в строй, он через тот же Gossip узнаёт, какие изменения произошли в его отсутствие, и синхронизируется с остальными. В этом смысле Cassandra напоминает самовосстанавливающийся организм: отказы узлов — не чрезвычайная ситуация, а нормальная часть работы системы, с которой она спроектирована справляться автоматически. Эта особенность делает Cassandra идеальной для развёртывания в облачных средах, где виртуальные машины могут появляться и исчезать в любой момент.

Важно понимать, что Cassandra – это распределённая система, работающая в условиях ненадёжных сетей и отказывающих узлов. В таких условиях классическое понятие ACID-транзакций трудно реализуемо без существенных компромиссов по производительности и доступности. Поэтому Cassandra делает выбор в пользу высокой доступности и устойчивости к разделению сети, жертвуя строгой согласованностью в некоторых сценариях. Этот подход к распределенным системам прекрасно описывается теоремой CAP (Consistency, Availability, Partition Tolerance), которая утверждает, что невозможно одновременно обеспечить все три свойства в распределенной системе. Cassandra выбирает доступность и устойчивость к разделению сети, жертвуя строгой согласованностью. Впрочем, это не означает, что согласованность в Cassandra полностью отсутствует. Система предоставляет гибкий механизм настройки уровня согласованности для каждого запроса. Когда мы выполняем операцию чтения или записи, можно указать, сколько узлов должны подтвердить успешное выполнение, прежде чем операция будет считаться завершенной.

Например, уровень согласованности ONE означает, что достаточно подтверждения от одного узла, QUORUM требует положительного ответа от большинства реплик, а ALL требует ответа от всех реплик. Чем строже уровень согласованности, тем выше надежность, но ниже доступность и производительность. Это дает разработчикам инструмент для тонкой настройки поведения системы под конкретные сценарии использования.

Java
1
2
3
4
// Пример настройки уровня согласованности в Java-драйвере
Statement statement = new SimpleStatement("SELECT * FROM sensor_data WHERE sensor_id = ?", sensorId);
statement.setConsistencyLevel(ConsistencyLevel.QUORUM);
ResultSet results = session.execute(statement);
Репликация — еще один краеугольный камень архитектуры Cassandra. Каждый фрагмент данных хранится на нескольких узлах, что обеспечивает надежность при отказах оборудования. Стратегия репликации и количество реплик (фактор репликации) настраиваются на уровне пространства ключей (keyspace). Cassandra поддерживает две основные стратегии репликации: SimpleStrategy, которая равномерно распределяет реплики по кольцу без учета физического расположения узлов, и NetworkTopologyStrategy, учитывающая расположение узлов по дата-центрам и стойкам. Вторая стратегия критически важна для географически распределенных кластеров, так как позволяет минимизировать влияние отказов на уровне дата-центров.

SQL
1
2
3
4
5
6
CREATE KEYSPACE weather_data
WITH REPLICATION = {
    'class': 'NetworkTopologyStrategy',
    'DC1': 3,
    'DC2': 2
};
В этом примере мы создаем пространство ключей с репликацией по двум дата-центрам: в первом дата-центре каждая партиция данных будет храниться на трех различных узлах, а во втором — на двух. Cassandra не просто записывает данные на N случайных узлов. Система использует детерминированный алгоритм выбора узлов для каждой партиции данных, что значительно упрощает операции чтения. Когда координатор получает запрос на чтение, он точно знает, к каким узлам нужно обратиться, без необходимости опрашивать весь кластер.

Согласованность данных при репликации обеспечивается несколькими механизмами. Первый — это кворумное чтение и запись, о котором мы уже говорили. Второй — процесс восстановления чтением (read repair), который запускается, когда координатор замечает, что различные реплики возвращают различные версии данных. В этом случае новейшая версия отправляется на все реплики, обеспечивая их синхронизацию. Третий механизм — анти-энтропийный процесс (anti-entropy process), который периодически сравнивает данные между репликами и выполняет синхронизацию при необходимости. Этот процесс особенно важен для восстановления согласованности после временного отключения узлов.

Все эти механизмы вместе обеспечивают т.н. "конечную согласованность" (eventual consistency) — гарантию того, что при отсутствии новых обновлений, со временем все реплики придут к единому представлению данных.

Управление временем жизни данных (TTL) — еще одна особенность. Для каждой записи или даже отдельного столбца можно установить время, по истечении которого эти данные будут автоматически удалены. Это невероятно полезно для временных данных, таких как сессии пользователей, или для имплементации политик хранения данных.

SQL
1
2
3
INSERT INTO sensor_data (sensor_id, TIMESTAMP, VALUE) 
VALUES (uuid(), toTimeStamp(now()), 42.0) 
USING TTL 86400; // Данные "проживут" 1 день
Еще один важный аспект — модель выполнения запросов. Cassandra оптимизирована для выполнения простых запросов по ключу партиции. Сложные запросы, особенно те, которые требуют сканирования большого количества партиций или агрегации данных, могут работать неэффективно. Это следствие распределенной природы системы — чтобы выполнить запрос, затрагивающий много партиций, координатор должен обратиться ко многим узлам, собрать данные и объединить результаты, что может создать узкое место в производительности. Поэтому проектирование схемы данных в Cassandra часто следует правилу "один запрос — одна таблица", когда таблицы денормализуются под конкретные паттерны доступа. Это кардинально отличается от нормализованного дизайна реляционных баз данных, но позволяет достичь максимальной производительности.

Глубинное понимание архитектуры Cassandra критически важно для эффективного использования этой системы. Несмотря на кажущуюся сложность, основные принципы — распределенная природа без единой точки отказа, гибкая модель данных и настраиваемая согласованность — позволяют создавать масштабные, отказоустойчивые системы хранения данных, способные работать под экстремальными нагрузками в распределенной среде.

Ошибка при вводе данных Apache Cassandra
Проблема такая: в терминале на ubuntu запускаю касандру, запускаю cqlsh, ввожу строку CREATE KEYSPACE IgniteTest WITH replication = {'class':...

MySQL или MongoDB или Cassandra для интенсивных обращений
Доброе утро! Возникла потребность в базе, требующей минимального обслуживания, надёжной и подходящей для интенсивных записи и чтения с большими...

Какая разница между Apache HTTP Server и Apache Tomcat?
Какая разница?

Apache+Resin или apache+TomCat Что лучше?
Собствеенно subj, подскажите как сделать аргументированный вывод? Какие тесты необходимо провести чтобы оценить производительность этих...


Проектирование схемы



Проектирование схемы для Cassandra — это настоящее искусство, которое требует радикальной перестройки мышления, особенно если вы привыкли работать с реляционными базами данных. В мире Cassandra забудьте о нормализации, о сложных JOIN-запросах и о ER-диаграммах. Здесь всё подчинено одному принципу — максимальной производительности при конкретных паттернах доступа к данным. В отличие от реляционных БД, где мы сначала моделируем данные, а потом пишем запросы, в Cassandra процесс идёт в обратном направлении: сначала определяются запросы, которые приложение будет выполнять, а затем под эти запросы проектируется схема. Это может звучать странно, но только так можно добиться по-настоящему эффективного хранения и извлечения данных в распределённой системе.

Ключевым элементом любой схемы в Cassandra является первичный ключ, который состоит из двух частей:
1. Ключ партиционирования (определяет, на какие узлы попадут данные).
2. Ключ кластеризации (определяет, как данные будут упорядочены внутри партиции).

Правильный выбор ключа партиционирования — критически важный момент. Идеальный ключ должен равномерно распределять данные по кластеру и при этом соответствовать типичным запросам. Например, если мы строим IoT-систему, где чаще всего данные запрашиваются по идентификатору устройства, логично сделать этот идентификатор ключом партиционирования.

SQL
1
2
3
4
5
6
7
8
CREATE TABLE device_readings (
  device_id uuid,
  reading_time TIMESTAMP,
  temperature DOUBLE,
  humidity DOUBLE,
  pressure DOUBLE,
  PRIMARY KEY ((device_id), reading_time)
);
В этом примере все показания одного устройства будут храниться вместе на одном наборе узлов, а внутри партиции они будут упорядочены по времени. Это позволит эффективно выполнять запросы вида "дай мне все показания устройства X за последний час".

Но что если требуются другие типы доступа? Например, найти все устройства, которые показывали температуру выше определённого порога в заданный период времени? В реляционном мире мы бы просто добавили индекс по полю температуры и написали соответствующий WHERE-запрос. В Cassandra такой подход работает плохо — запрос потребовал бы сканирования всех узлов, что катастрофически неэффективно. Вместо этого применяется принцип денормализации: одни и те же данные могут храниться несколько раз в разных таблицах, организованных под разные паттерны доступа. Да, это увеличивает объем хранимых данных, но позволяет достичь феноменальной производительности.

SQL
1
2
3
4
5
6
7
CREATE TABLE temperature_by_time (
  DAY DATE,
  device_id uuid,
  reading_time TIMESTAMP,
  temperature DOUBLE,
  PRIMARY KEY ((DAY), temperature, device_id, reading_time)
);
Теперь все показания группируются по дням, а внутри дня сортируются по температуре. С такой таблицей можно эффективно найти устройства с аномальными показаниями за конкретный день.

Денормализация — это фундаментальный принцип проектирования схемы в Cassandra. Да, она создаёт избыточность данных и требует дополнительной работы для поддержания согласованности между таблицами, но это небольшая плата за возможность построить действительно масштабируемую систему.

Другой важный аспект — избегание "широких строк" и чрезмерных коллекций. В Cassandra существует ограничение на размер партиции (обычно 2 ГБ), и если одна партиция становится слишком большой, это может привести к проблемам с производительностью и надёжностью. Поэтому лучше избегать дизайна, где в одной партиции может оказаться слишком много данных. Например, если мы храним историю сообщений для чата, неудачным решением будет использовать идентификатор чата как ключ партиционирования:

SQL
1
2
3
4
5
6
7
8
-- Плохой дизайн для активных чатов
CREATE TABLE chat_messages (
  chat_id uuid,
  message_time TIMESTAMP,
  sender_id uuid,
  message text,
  PRIMARY KEY ((chat_id), message_time)
);
В очень активных чатах такая схема быстро приведёт к чрезмерно широким строкам. Лучше разбить данные на более мелкие партиции, например, группируя сообщения по дням или часам:

SQL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-- Лучший дизайн для активных чатов
CREATE TABLE chat_messages (
  chat_id uuid,
  DAY DATE,
  message_time TIMESTAMP,
  sender_id uuid,
  message text,
  PRIMARY KEY ((chat_id, DAY), message_time)
);
Теперь данные каждого чата дополнительно разбиты по дням, что предотвращает бесконечный рост одной партиции.

При проектировании схемы важно также учитывать антипаттерны, характерные для Cassandra. Вот несколько наиболее распространённых ошибок:
1. Использование вторичных индексов для запросов с высокой кардинальностью. Вторичные индексы в Cassandra работают не так, как в реляционных БД — они хранятся локально на каждом узле и требуют запросов ко всем узлам для полноценного поиска. Это делает их неэффективными для полей с большим количеством уникальных значений.
2. Выполнение полного сканирования таблицы. Запросы без указания ключа партиционирования вызывают сканирование всех узлов, что крайне неэффективно и может привести к таймаутам.
3. Использование ALLOW FILTERING в продакшн-коде. Эта опция позволяет выполнять фильтрацию на стороне координатора, но требует загрузки всех данных во всех потенциально подходящих партициях — очевидно, это не масштабируется.
4. Чрезмерное количество таблиц. Хотя денормализация поощряется, создание десятков таблиц для каждой сущности может сделать систему неуправляемой.

На практике хорошей стратегией часто является создание глобальных "материализованных представлений" — таблиц, которые агрегируют или реорганизуют данные для специфических запросов. Cassandra 3.0 и новее поддерживает встроенные материализованные представления, которые автоматически синхронизируются с базовыми таблицами:

SQL
1
2
3
4
CREATE MATERIALIZED VIEW temperature_by_device AS
SELECT * FROM device_readings
WHERE temperature IS NOT NULL
PRIMARY KEY ((device_id), temperature, reading_time);
Однако для сложных случаев часто требуется написание пользовательской логики синхронизации, потому что встроенные материализованные представления имеют серьёзные ограничения.

Ещё один важный аспект проектирования схемы — понимание того, что обновления в Cassandra на самом деле являются "замещениями". Когда вы выполняете UPDATE, вы не изменяете существующую запись, а создаёте новую версию с обновлённым набором столбцов. Это имеет серьёзные последствия для производительности частых обновлений и для дизайна схемы. Чтобы избежать проблем с производительностью при массовых обновлениях, можно применить "стратегию добавления", где вместо обновления существующей записи вы создаёте новую с другим значением в ключе кластеризации:

SQL
1
2
3
4
5
6
CREATE TABLE user_status (
  username text,
  status_time TIMESTAMP,
  STATUS text,
  PRIMARY KEY ((username), status_time)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (status_time DESC);
Здесь каждое обновление статуса пользователя создаёт новую запись с текущим временем, а не изменяет старую. При чтении мы просто берём самую свежую запись. Это не только более эффективно для Cassandra, но и даёт нам "бесплатную" историю изменений.

Проектирование схемы для Cassandra — это не просто технический вопрос, это смена парадигмы мышления о данных. Нужно перестать думать в терминах сущностей и отношений, и начать думать в терминах запросов и доступа к данным. Как только вы освоите этот подход, вы сможете создавать действительно эффективные и масштабируемые системы на базе Cassandra.

Настройка производительности



Даже идеально спроектированная схема не спасет вашу систему от проблем с производительностью, если сервер настроен неправильно. Оптимальная конфигурация — это баланс между использованием ресурсов сервера, характером нагрузки и особенностями вашего датасета.
Первым делом стоит обратить внимание на конфигурацию узлов. Каждый узел Cassandra — это отдельный сервер, и его производительность напрямую зависит от аппаратной конфигурации и настроек операционной системы. Классическая рекомендация гласит, что Cassandra лучше всего работает на машинах с большим объемом RAM (от 32 ГБ), быстрыми дисками (SSD предпочтительнее) и многоядерными процессорами. Особое внимание стоит уделить дисковой подсистеме. Cassandra очень интенсивно работает с диском, и медленный ввод-вывод может стать узким местом вашей системы. Есть даже шутка среди администраторов: "Никогда не экономьте на дисках, иначе потом будете тратить в 10 раз больше на аспирин от головной боли".

В файле конфигурации cassandra.yaml содержится множество параметров, которые влияют на производительность. Вот на что стоит обратить внимание в первую очередь:

YAML
1
2
3
concurrent_reads: 32
concurrent_writes: 32
concurrent_counter_writes: 32
Эти параметры определяют максимальное количество одновременных операций чтения и записи. Значения по умолчанию рассчитаны по формуле 8 * количество_ядер_процессора, но в зависимости от нагрузки их можно увеличить.
Еще один важный параметр — размер пула потоков для обработки запросов:

YAML
1
native_transport_max_threads: 128
Если ваше приложение генерирует большое количество параллельных запросов, увеличение этого значения может помочь избежать очередей и задержек.

Особое внимание стоит уделить настройкам памяти. Cassandra использует как Java-кучу, так и внеку́чевую память. Куча используется для внутреннего кэширования и обработки запросов, а внеку́чевая память — для кэшей компрессии и ключей строк.

Bash
1
2
# Типичная настройка переменных окружения для запуска Cassandra
export JVM_OPTS="$JVM_OPTS -Xms16G -Xmx16G -XX:+UseG1GC"
Рекомендуется устанавливать равные значения для минимального и максимального размера кучи, чтобы избежать пауз при динамическом изменении размера. Не стоит забывать и про настройку сборщика мусора JVM. Для Cassandra рекомендуется использовать G1GC (Garbage-First Garbage Collector), который лучше справляется с большими кучами и может поддерживать более низкие задержки по сравнению с другими сборщиками.

Bash
1
2
3
4
export JVM_OPTS="$JVM_OPTS \
  -XX:+UseG1GC \
  -XX:G1RSetUpdatingPauseTimePercent=5 \
  -XX:MaxGCPauseMillis=500"
Эти настройки говорят сборщику мусора, что мы предпочитаем кратковременные паузы (не более 500 мс) и готовы пожертвовать некоторой пропускной способностью ради этого.

Когда мы говорим о масштабировании Cassandra, нельзя не упомянуть стратегии репликации. В Cassandra данные реплицируются между узлами для обеспечения доступности и устойчивости к сбоям. Выбор правильной стратегии репликации и фактора репликации (RF) критически важен для общей производительности системы.

SQL
1
2
3
4
5
CREATE KEYSPACE my_app WITH REPLICATION = {
  'class': 'NetworkTopologyStrategy',
  'dc1': 3,
  'dc2': 2
};
В этом примере мы используем NetworkTopologyStrategy с разным фактором репликации для разных датацентров. Это позволяет оптимизировать баланс между надежностью и производительностью — в основном датацентре (dc1) мы поддерживаем RF=3 для максимальной надежности, а в резервном (dc2) достаточно RF=2. При выборе фактора репликации следует помнить, что его увеличение повышает надежность, но снижает эффективность операций записи, так как каждая запись должна подтверждаться на большем числе узлов. Типичное значение RF=3 обеспечивает хороший баланс для большинства приложений.

Отдельно стоит поговорить о настройках компрессии. Cassandra поддерживает компрессию данных на диске, что может существенно сэкономить место и, что удивительно, иногда даже увеличить производительность:

SQL
1
2
3
4
CREATE TABLE sensor_data (...) WITH compression = {
  'sstable_compression': 'LZ4Compressor',
  'chunk_length_kb': 64
};
Компрессор LZ4 обеспечивает хороший компромисс между степенью сжатия и скоростью работы. Экономя место на диске, вы также уменьшаете объем операций ввода-вывода, что может положительно сказаться на производительности, особенно на системах с медленными дисками.

Для мониторинга и диагностики Cassandra предлагает ряд инструментов. Самый базовый — утилита nodetool, которая позволяет получить информацию о состоянии кластера и выполнить различные операции:

Bash
1
2
3
4
5
6
7
8
# Посмотреть статус кластера
nodetool status
 
# Получить информацию о нагрузке на узел
nodetool tpstats
 
# Проверить и восстановить данные
nodetool repair
Регулярный запуск nodetool repair особенно важен — эта команда запускает процесс синхронизации данных между репликами, исправляя возможные несоответствия. В больших кластерах рекомендуется запускать эту команду с опцией -pr для выполнения инкрементальной репарации по диапазонам токенов. Для более глубокого мониторинга многие используют Prometheus с экспортером JMX, что позволяет собирать метрики Cassandra и визуализировать их в Grafana:

YAML
1
2
3
4
5
# Фрагмент конфигурации prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'cassandra'
    static_configs:
      - targets: ['cassandra-node1:7070', 'cassandra-node2:7070']
Такой подход дает гораздо более глубокое понимание того, что происходит в вашем кластере, позволяя выявлять и решать проблемы до того, как они станут критическими.

Тюнинг JVM и настройка сборщика мусора требуют отдельного рассмотрения. Cassandra, как и любое Java-приложение, подвержена проблемам с GC-паузами — моментами, когда работа приложения приостанавливается для сборки мусора. В высоконагруженных системах эти паузы могут приводить к заметным задержкам и даже таймаутам. Помимо выбора правильного сборщика мусора (G1GC), стоит обратить внимание на настройку пулов памяти:

Java
1
2
3
4
JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:+AlwaysPreTouch"
JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:+PerfDisableSharedMem"
JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:+UseNUMA"
JVM_OPTS="$JVM_OPTS -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent"
Опция -XX:+AlwaysPreTouch заставляет JVM инициализировать всю запрошенную память при запуске, что может избавить от неожиданных пауз во время работы. -XX:+UseNUMA улучшает производительность на серверах с архитектурой NUMA, распределяя память между процессорами оптимальным образом.

Оптимизация операций чтения/записи и кэширования имеет решающее значение для производительности Cassandra. В Cassandra есть несколько типов кэшей:
1. Row cache — кэширует целые строки данных в оперативной памяти.
2. Key cache — кэширует только позиции ключей в партиционных индексах.
3. Counter cache — специализированный кэш для счетчиков.

Для большинства нагрузок key cache оказывается наиболее полезным, так как он занимает относительно мало памяти, но существенно ускоряет операции чтения:

YAML
1
2
key_cache_size_in_mb: 100
key_cache_save_period: 14400
Row cache, хотя и звучит заманчиво, часто оказывается неэффективным для больших таблиц с частыми изменениями, так как он быстро инвалидируется. Но для таблиц, которые редко меняются и часто читаются, он может дать существенный прирост производительности.

Компактификация (compaction) — еще один важный аспект настройки производительности. Это процесс объединения нескольких SSTable в одну, с удалением устаревших данных. Cassandra поддерживает несколько стратегий компактификации:
1. SizeTieredCompactionStrategy (STCS) — объединяет SSTable примерно одинакового размера.
2. LeveledCompactionStrategy (LCS) — поддерживает иерархию уровней SSTable.
3. TimeWindowCompactionStrategy (TWCS) — оптимизирована для временных рядов.

Выбор стратегии зависит от характера данных и паттернов доступа:

SQL
1
2
3
4
5
6
CREATE TABLE time_series (...)
WITH compaction = {
  'class': 'TimeWindowCompactionStrategy',
  'compaction_window_unit': 'DAYS',
  'compaction_window_size': 1
};
Для временных рядов TWCS часто оказывается оптимальной, так как она группирует данные по временным окнам и позволяет эффективно удалять устаревшие данные целыми блоками.

Реальные кейсы применения



Я хочу поделиться несколькими кейсами из собственного опыта и рассказать о наиболее интересных внедрениях.

Netflix — пожалуй, самый известный пользователь Cassandra. Стриминговый гигант хранит в ней практически всё: метаданные фильмов, историю просмотров, рекомендации, пользовательские профили. Любопытно, что сначала компания использовала Oracle, но быстро наткнулась на ограничения при масштабировании. Перейдя на Cassandra, они развернули кластер, включающий тысячи узлов в нескольких регионах, который обрабатывает петабайты данных и триллионы запросов в день. Когда пользователи жалуются на буферизацию видео, мало кто понимает, что за этим стоит колоссальная инфраструктура, и Cassandra играет в ней центральную роль. Netflix разработал несколько специализированных инструментов для мониторинга и управления их кластером, которые затем были открыты как open source — например, Priam для упрощения администрирования и автоматизации задач обслуживания.

Собственный опыт подсказывает, что Cassandra особенно хороша для систем телеметрии. В одном проекте мы собирали данные с миллионов IoT-датчиков, которые генерировали показания каждые 5 секунд. Объем данных быстро перевалил за несколько терабайт в день, и традиционные БД начали задыхаться.

После миграции на Cassandra мы использовали следующую структуру:

SQL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
CREATE TABLE sensor_readings (
    sensor_id uuid,
    DATE text,
    reading_time TIMESTAMP,
    temperature FLOAT,
    humidity FLOAT,
    pressure FLOAT,
    battery_level FLOAT,
    PRIMARY KEY ((sensor_id, DATE), reading_time)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (reading_time DESC);
Этот дизайн позволил нам эффективно хранить и запрашивать данные по конкретным датчикам за определённые дни, а также легко настраивать TTL для автоматического удаления устаревших данных. Важно отметить, что использование составного ключа партиционирования (sensor_id, date) помогло избежать чрезмерного роста партиций с течением времени. Самой сложной частью было обеспечить бесперебойную запись при пиковых нагрузках. Решением стал асинхронный подход с использованием очередей сообщений Apache Kafka в качестве буфера между сенсорами и Cassandra. Даже если Cassandra временно не справлялась с нагрузкой, данные сохранялись в Kafka и обрабатывались позже, что обеспечивало надёжность системы.

Другой интересный случай — миграция с MongoDB на Cassandra в системе для анализа пользовательского поведения. MongoDB прекрасно работала на начальных этапах, но по мере роста объёмов данных (десятки терабайт) столкнулись с проблемами масштабирования и необходимостью сложных шардов. После перехода на Cassandra архитектура системы стала проще и надёжнее. Мы смогли горизонтально масштабировать кластер, добавляя узлы по мере необходимости, без необходимости ручного шардинга. Однако пришлось полностью пересмотреть схему данных и отказаться от некоторых сложных запросов, которые хорошо работали в MongoDB. Интересный момент: при тестировании производительности мы обнаружили, что Cassandra демонстрирует гораздо более предсказуемые задержки под нагрузкой. В то время как MongoDB могла демонстрировать впечатляющую скорость в некоторых сценариях, её производительность существенно деградировала при пиковых нагрузках. Cassandra, напротив, показывала более стабильные результаты, что критически важно для пользовательского опыта.

Особого упоминания заслуживают приложения, связанные с обработкой финансовых транзакций. Здесь ситуация двоякая. С одной стороны, Cassandra не обеспечивает ACID-гарантий, необходимых для многих финансовых операций. С другой — её высокая доступность делает её идеальной для хранения некоторых типов финансовых данных.

Мне известен проект, где Cassandra использовалась для хранения истории транзакций и состояния счетов, в то время как сами транзакции обрабатывались через более консервативные системы. Такой гибридный подход оказался весьма эффективным — критически важные операции проходили через системы с сильными гарантиями согласованности, а остальные данные масштабировались в Cassandra.

Что касается миграции с реляционных БД, мой опыт показывает, что это нетривиальный процесс. Главная сложность — не в переносе данных (хотя и это непросто), а в перепроектировании схемы и переосмыслении подходов к работе с данными. Команды, привыкшие к SQL, часто пытаются применить те же паттерны в Cassandra, что неизбежно приводит к проблемам.

Один поучительный пример: в проекте онлайн-магазина после миграции с PostgreSQL на Cassandra наблюдались странные скачки производительности. Анализ показал, что разработчики использовали ALLOW FILTERING в запросах, что в Cassandra приводит к сканированию всего кластера. Пришлось перепроектировать схему и создать дополнительные таблицы, оптимизированные под конкретные паттерны запросов.

В целом, миграция с реляционной БД на Cassandra окупается только при действительно больших объёмах данных или экстремальных требованиях к надёжности и масштабируемости. Для небольших и средних проектов стоимость перехода может превышать потенциальные выгоды.

Среди типичных проблем, с которыми сталкиваются команды при внедрении Cassandra, могу выделить:
1. Непонимание модели согласованности — ожидание, что Cassandra будет работать как привычные ACID-системы.
2. Неоптимальный выбор ключей партиционирования, приводящий к "горячим точкам" в кластере.
3. Чрезмерное использование коллекций и вложенных структур, что может привести к проблемам производительности.
4. Недостаточный мониторинг и неправильное регулирование уровней согласованности.

Для решения этих проблем критически важно инвестировать в обучение команды и тщательное планирование архитектуры. Cassandra прощает много ошибок, но некоторые проектные решения потом очень сложно изменить.

Отдельный интерес представляют случаи использования Cassandra в мультидатацентрических сценариях. В одном проекте мы развернули кластер в трёх географически разнесённых дата-центрах для обеспечения глобальной доступности сервиса. Уникальная способность Cassandra эффективно работать в таких конфигурациях — одно из её главных преимуществ. Схема репликации была настроена таким образом:

SQL
1
2
3
4
5
6
CREATE KEYSPACE global_service WITH REPLICATION = {
    'class': 'NetworkTopologyStrategy',
    'us-east': 3,
    'eu-west': 3,
    'asia-east': 3
};
При такой конфигурации система продолжала работать даже при полном отказе одного из дата-центров. Для критичных операций использовался уровень согласованности EACH_QUORUM, гарантирующий запись в кворум узлов в каждом дата-центре, а для менее важных — LOCAL_QUORUM, требующий кворума только в локальном дата-центре. Интересно, что Cassandra из коробки хорошо справляется с такими сценариями, в то время как для большинства других баз данных потребовались бы сложные решения для репликации и синхронизации.

Обобщая опыт: Cassandra особенно блистает там, где требуется обработка огромных объёмов данных с высокой интенсивностью записи, при этом допустима некоторая временная рассинхронизация данных, а запросы преимущественно идут по известным паттернам. Системы IoT, аналитические хранилища, высоконагруженные веб-сервисы — все они могут получить значительные выгоды от внедрения Cassandra.

Код и практические примеры



Теоретические знания о Cassandra хороши, но настоящее понимание приходит только при непосредственной работе с базой данных. Давайте рассмотрим практические примеры кода для типичных сценариев использования Cassandra и разберёмся, как правильно взаимодействовать с этой мощной системой.

Начнём с базовых операций. Для работы с Cassandra из Java-приложений чаще всего используется официальный драйвер DataStax. Вот как выглядит подключение к кластеру и выполнение простого запроса:

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
// Подключение к кластеру
Cluster cluster = Cluster.builder()
        .addContactPoints("node1", "node2", "node3")
        .withCredentials("username", "password")
        .withLoadBalancingPolicy(
            new TokenAwarePolicy(new DCAwareRoundRobinPolicy.Builder().build()))
        .build();
 
// Создание сессии
Session session = cluster.connect("weather_keyspace");
 
// Выполнение запроса
ResultSet results = session.execute("SELECT * FROM temperature_readings " + 
                              "WHERE station_id = ? AND date = ?", 
                              stationId, today);
 
// Обработка результатов
for (Row row : results) {
    float temperature = row.getFloat("temperature");
    Timestamp time = row.getTimestamp("time");
    // Дальнейшая обработка...
}
Обратите внимание на политику балансировки нагрузки — она настроена так, чтобы запросы направлялись на узлы, содержащие нужные данные, что снижает сетевой трафик внутри кластера. Но в современных приложениях синхронные запросы всё чаще заменяются асинхронными. Cassandra-драйвер изначально поддерживает асинхронное API, что позволяет создавать приложения с высокой пропускной способностью:

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
// Асинхронное выполнение запроса
ResultSetFuture future = session.executeAsync("SELECT * FROM sensor_data " + 
                                      "WHERE sensor_id = ? AND day = ?", 
                                      sensorId, date);
 
// Добавление колбэка для обработки результатов
Futures.addCallback(future, new FutureCallback<ResultSet>() {
    @Override
    public void onSuccess(ResultSet results) {
        for (Row row : results) {
            // Обработка результатов...
        }
    }
 
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // Обработка ошибок...
    }
}, MoreExecutors.directExecutor());
 
// Код продолжает выполняться, не блокируясь
Для Node.js существует свой драйвер для Cassandra, который тоже поддерживает асинхронные операции, в том числе с использованием Promise и async/await:

JavaScript
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
const cassandra = require('cassandra-driver');
 
const client = new cassandra.Client({
  contactPoints: ['node1', 'node2', 'node3'],
  localDataCenter: 'datacenter1',
  keyspace: 'weather_keyspace',
  credentials: { username: 'user', password: 'pass' }
});
 
async function getTemperatureData(stationId, date) {
  const query = 'SELECT * FROM temperature_readings WHERE station_id = ? AND date = ?';
  
  try {
    const result = await client.execute(query, [stationId, date], { prepare: true });
    
    // Обработка результатов
    for (const row of result.rows) {
      console.log(`Temperature: ${row.temperature}°C at ${row.time}`);
    }
    
    return result.rows;
  } catch (err) {
    console.error('Error executing query', err);
    throw err;
  }
}
 
// Вызов асинхронной функции
getTemperatureData('station-123', '2025-03-11')
  .then(data => console.log(`Retrieved ${data.length} records`))
  .catch(err => console.error('Failed to get data:', err));
Важный момент — использование подготовленных запросов (prepare: true). Они не только защищают от SQL-инъекций, но и повышают производительность при повторных запросах одинаковой структуры.

А теперь перейдём к более сложным сценариям. Допустим, нам нужно реализовать сервис погоды, который собирает данные с тысяч метеостанций и позволяет получать как текущие показания, так и исторические данные. Схема данных для такого сервиса могла бы выглядеть так:

SQL
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
-- Таблица для хранения текущих показаний
CREATE TABLE current_weather (
  station_id uuid,
  last_updated TIMESTAMP,
  temperature FLOAT,
  humidity FLOAT,
  pressure FLOAT,
  wind_speed FLOAT,
  wind_direction text,
  PRIMARY KEY (station_id)
);
 
-- Таблица для хранения истории показаний по станциям и дням
CREATE TABLE weather_history (
  station_id uuid,
  DAY DATE,
  reading_time TIMESTAMP,
  temperature FLOAT,
  humidity FLOAT,
  pressure FLOAT,
  wind_speed FLOAT,
  wind_direction text,
  PRIMARY KEY ((station_id, DAY), reading_time)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (reading_time DESC);
 
-- Таблица для поиска экстремальных температур
CREATE TABLE temperature_extremes_by_day (
  DAY DATE,
  temperature FLOAT,
  station_id uuid,
  reading_time TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY ((DAY), temperature, station_id, reading_time)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (temperature DESC);
Здесь мы применяем принцип денормализации: дублируем данные в нескольких таблицах, оптимизированных под различные паттерны запросов. Такой подход требует синхронизации данных между таблицами, и вот как это можно реализовать в Spring Boot приложении:

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
@Service
public class WeatherDataService {
 
    private final CassandraTemplate cassandraTemplate;
    
    // Конструктор с инъекцией зависимостей...
    
    @Transactional
    public void saveWeatherReading(WeatherReading reading) {
        // Сохраняем в текущие показания
        CurrentWeather current = new CurrentWeather();
        current.setStationId(reading.getStationId());
        current.setLastUpdated(new Date());
        current.setTemperature(reading.getTemperature());
        // ... заполнение остальных полей
        cassandraTemplate.insert(current);
        
        // Сохраняем в историю
        WeatherHistory history = convertToHistory(reading);
        cassandraTemplate.insert(history);
        
        // Сохраняем в таблицу экстремумов
        TemperatureExtreme extreme = convertToExtreme(reading);
        cassandraTemplate.insert(extreme);
    }
    
    // Вспомогательные методы для преобразования моделей...
    
    public List<WeatherHistory> getStationHistory(UUID stationId, Date day, int limit) {
        return cassandraTemplate.select(
            Query.query(Criteria.where("station_id").is(stationId)
                .and("day").is(day))
                .limit(limit),
            WeatherHistory.class);
    }
    
    public List<TemperatureExtreme> getHottestStations(Date day, int limit) {
        return cassandraTemplate.select(
            Query.query(Criteria.where("day").is(day))
                .limit(limit),
            TemperatureExtreme.class);
    }
}
В этом примере метод saveWeatherReading демонстрирует, как одни и те же данные сохраняются в разные таблицы для оптимизации различных типов запросов. Аннотация @Transactional обеспечивает, что все операции записи будут выполнены в рамках "легковесной транзакции" Cassandra. Однако стоит отметить, что транзакции в Cassandra сильно отличаются от того, что предлагают реляционные БД. Они ограничены операциями в рамках одной партиции и имеют невысокую производительность. Для более надёжного управления конкурентными обновлениями часто используют подход "compare-and-set":

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
PreparedStatement statement = session.prepare(
    "UPDATE users SET email = ? WHERE username = ? IF email = ?");
 
ResultSet rs = session.execute(
    statement.bind("new@example.com", "john_doe", "old@example.com"));
 
if (rs.one().getBool("[applied]")) {
    System.out.println("Email успешно обновлён");
} else {
    System.out.println("Не удалось обновить email, возможно, он был изменён другим процессом");
}
Для реальных приложений также важно грамотно обрабатывать ошибки и повторять запросы при необходимости. Вот пример более надёжной реализации с использованием политики повторов:

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
RetryPolicy retryPolicy = new LoggingRetryPolicy(DefaultRetryPolicy.INSTANCE);
 
Cluster cluster = Cluster.builder()
        .addContactPoints("node1", "node2", "node3")
        .withRetryPolicy(retryPolicy)
        .build();
        
// Настройка повторов на уровне запроса
Statement statement = new SimpleStatement("SELECT * FROM sensor_data WHERE sensor_id = ?", sensorId)
        .setConsistencyLevel(ConsistencyLevel.QUORUM)
        .setRetryPolicy(retryPolicy);
        
ResultSet results = session.execute(statement);
Такой подход особенно важен в распределённых системах, где временные сбои сети или отдельных узлов являются нормой, а не исключением.
Для повышения производительности в Cassandra также важно правильное кэширование. Один из подходов — использование кэша L2 (например, Redis или Caffeine) поверх Cassandra:

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
@Service
public class CachedWeatherService {
 
    private final WeatherDataService dataService;
    private final Cache<String, CurrentWeather> currentWeatherCache;
    
    public CachedWeatherService(WeatherDataService dataService) {
        this.dataService = dataService;
        this.currentWeatherCache = Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
            .maximumSize(10_000)
            .build();
    }
    
    public CurrentWeather getCurrentWeather(UUID stationId) {
        String cacheKey = "current:" + stationId.toString();
        return currentWeatherCache.get(cacheKey, key -> {
            // Этот код выполнится только при промахе кэша
            return dataService.getCurrentWeather(stationId);
        });
    }
    
    // Другие методы сервиса...
}
Такой многоуровневый кэш может существенно снизить нагрузку на Cassandra и улучшить отклик системы для часто запрашиваемых данных.

Наконец, в современной разработке всё большую популярность набирают реактивные подходы. Cassandra отлично подходит для реактивного программирования благодаря своей асинхронной природе. С использованием Spring WebFlux и реактивного драйвера Cassandra можно создавать системы с низкой задержкой и высокой пропускной способностью:

Java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
@Repository
public class ReactiveWeatherRepository {
 
    private final ReactiveCassandraTemplate template;
    
    // Конструктор...
    
    public Flux<WeatherHistory> findRecentReadings(UUID stationId, Date day, int limit) {
        return template.select(
            Query.query(Criteria.where("station_id").is(stationId)
                .and("day").is(day))
                .limit(limit),
            WeatherHistory.class);
    }
    
    public Mono<CurrentWeather> save(CurrentWeather weather) {
        return template.insert(weather);
    }
}
 
@RestController
@RequestMapping("/api/weather")
public class WeatherController {
 
    private final ReactiveWeatherRepository repository;
    
    // Конструктор...
    
    @GetMapping("/station/{stationId}/today")
    public Flux<WeatherHistory> getTodaysReadings(@PathVariable UUID stationId) {
        return repository.findRecentReadings(stationId, new Date(), 24);
    }
}
Такой реактивный API может обрабатывать тысячи запросов одновременно, не блокируя драгоценные потоки выполнения и эффективно используя ресурсы сервера.

Источники, книги и дополнительные материалы



Официальная документация Apache Cassandra остаётся лучшей отправной точкой для изучения системы. Она содержит исчерпывающую информацию о всех особенностях работы Cassandra, начиная от базовых концепций и заканчивая тонкой настройкой производительности. Документация регулярно обновляется с выходом новых версий и включает множество практических примеров.

Книга "Cassandra: The Definitive Guide" от авторов Эбен Хьюитт и Джефф Карпентер стала своего рода библией для разработчиков, работающих с Cassandra. Второе издание особенно полезно, так как оно охватывает современные версии Cassandra и содержит множество практических советов по проектированию схем данных и оптимизации производительности.

Для тех, кто предпочитает интерактивное обучение, DataStax Academy предлагает серию бесплатных онлайн-курсов по Cassandra, от начального до продвинутого уровня. Курсы включают видеолекции, практические упражнения и тесты для проверки знаний. Особенно ценен курс "DS201: Foundations of Apache Cassandra", который даёт прочную основу для дальнейшего изучения.

Если вы используете Java для работы с Cassandra, стоит обратить внимание на документацию Java-драйвера от DataStax. Она содержит подробные инструкции по всем аспектам взаимодействия с Cassandra из Java-приложений, включая асинхронные операции, политики повторов и балансировки нагрузки.

Для пользователей Node.js аналогичным ресурсом является документация Node.js-драйвера для Cassandra. Она детально описывает все возможности драйвера и содержит множество примеров кода для типичных сценариев использования.

Для углублённого понимания внутреннего устройства Cassandra рекомендую ознакомиться с серией статей "Cassandra Internals", которая раскрывает механизмы работы Cassandra на низком уровне. Эти знания особенно полезны при отладке сложных проблем производительности или странного поведения системы.

Если вы интересуетесь мониторингом и оперативным управлением Cassandra, обратите внимание на инструменты Netflix Priam и Reaper от Spotify. Обе эти утилиты с открытым исходным кодом значительно упрощают администрирование кластеров Cassandra в промышленном масштабе.

Для тех, кто хочет быть в курсе последних тенденций в мире Cassandra, стоит подписаться на блог Planet Cassandra. Он агрегирует публикации от ведущих экспертов в области Cassandra и регулярно публикует новости, технические статьи и анонсы конференций.

Если вы предпочитаете видеоформат, на YouTube можно найти записи докладов с конференций, посвящённых Cassandra, таких как Cassandra Summit и DataStax Accelerate. Эти выступления часто содержат ценный опыт и кейсы использования Cassandra в крупных компаниях.

Для практического изучения Cassandra можно использовать Docker-образы, которые позволяют быстро развернуть кластер на локальной машине без сложной установки. Репозиторий Docker Hub содержит официальные образы Cassandra различных версий с подробными инструкциями по использованию.

И наконец, если вы уже имеете опыт работы с Cassandra и хотите внести свой вклад в развитие проекта, GitHub-репозиторий Apache Cassandra — это место, где можно ознакомиться с исходным кодом, сообщить о найденных ошибках или предложить улучшения. Проект приветствует новых контрибьюторов и предоставляет руководства для тех, кто хочет начать участвовать в разработке.

Eclipse и облачные хранилища
Можно ли установить workspace в eclipse в облачном хранилище? Что бы работать с одним проектом из разных мест.

Как показывать нужную запись из хранилища
mutagen старина что то я в чтопоре. я так и не могу понять как показывать нужную запись из хранилища. смотри есть записи, вывожу их через...

Обработка восстановления сессии из хранилища (session activation) в Spring
Проект на Spring Boot + Spring Security + Spring Session Redis. Есть ли возможность как-то обрабатывать восстановление сессий из хранилища при...

Теоретическая организация внешнего хранилища
Есть 2 одинаковых площадки, между которыми лежит оптоволоконный кабель SM c LC коннекторами на концах. Нужно вытащить все диски из серверов, сложить...

Организация хранилища данных через WIFI
Доброго времени суток уважаемые форумчане! Возникла у меня дилемма, приобрёл телевизор Samsung UE32EH6037K, в нём есть возможность выхода в интернет...

XAMPP, APACHE настройка папок хранилища сайтов
Вот у меня такой вопрос... как прикрутить дополнительную папку хранения файлов на другом жёстком диске в Апаче или Хампп жесткий диск заканчивается...

Организация сетевого хранилища с возможностью работать с ним из Проводника
Всем привет. Давно мечтаю о сетевом хранилище... да, собственно, оно у меня уже и есть. Из старенького компа собрал, к сети подключил - всё...

Организация сетевого хранилища с возможностью добавления/удаления пользователей
Доброго времени суток, не совсем уверен в какой именно ветке нужно было создавать подобную тему, поэтому попробую тут. В общем, сложилась следующая...

Литература node.js (а еще HAPI и Cassandra)
Посоветуйте хорошую (если такой нет, Хоть какую нибудь!) литературу по теме (желательно на русском, но если нет - тогда уж на английском).

Построение масштабируемого графика функции
здравствуйте, ребята, подскажите программа уже написана, однако существуют косяки, на некоторых участках график не масштабируется, либо не...

Позиционирование масштабируемого изображения HTML + CSS
Друзья-товарищи, пишу своего &quot;франкенштейна&quot;, недавно наткнулся на код который разворачивает картинку из миниатюры при наведении курсора на...

Рисование в PaintBox. Создание масштабируемого рисунка с цветной заливкой
Помогите нарисовать масштабируемый рисунок с заливкой. Рисунок состоит из примитивов (круги, прямоугольники, прямые). Замкнутые поверхности рисунка...

Метки apache, cassandra, db, java, nosql
Размещено в Без категории
Надоела реклама? Зарегистрируйтесь и она исчезнет полностью.
Всего комментариев 0
Комментарии
 
Новые блоги и статьи
Новый ноутбук
volvo 07.12.2025
Всем привет. По скидке в "черную пятницу" взял себе новый ноутбук Lenovo ThinkBook 16 G7 на Амазоне: Ryzen 5 7533HS 64 Gb DDR5 1Tb NVMe 16" Full HD Display Win11 Pro
Музыка, написанная Искусственным Интеллектом
volvo 04.12.2025
Всем привет. Некоторое время назад меня заинтересовало, что уже умеет ИИ в плане написания музыки для песен, и, собственно, исполнения этих самых песен. Стихов у нас много, уже вышли 4 книги, еще 3. . .
От async/await к виртуальным потокам в Python
IndentationError 23.11.2025
Армин Ронахер поставил под сомнение async/ await. Создатель Flask заявляет: цветные функции - провал, виртуальные потоки - решение. Не threading-динозавры, а новое поколение лёгких потоков. Откат?. . .
Поиск "дружественных имён" СОМ портов
Argus19 22.11.2025
Поиск "дружественных имён" СОМ портов На странице: https:/ / norseev. ru/ 2018/ 01/ 04/ comportlist_windows/ нашёл схожую тему. Там приведён код на С++, который показывает только имена СОМ портов, типа,. . .
Сколько Государство потратило денег на меня, обеспечивая инсулином.
Programma_Boinc 20.11.2025
Сколько Государство потратило денег на меня, обеспечивая инсулином. Вот решила сделать интересный приблизительный подсчет, сколько государство потратило на меня денег на покупку инсулинов. . . .
Ломающие изменения в C#.NStar Alpha
Etyuhibosecyu 20.11.2025
Уже можно не только тестировать, но и пользоваться C#. NStar - писать оконные приложения, содержащие надписи, кнопки, текстовые поля и даже изображения, например, моя игра "Три в ряд" написана на этом. . .
Мысли в слух
kumehtar 18.11.2025
Кстати, совсем недавно имел разговор на тему медитаций с людьми. И обнаружил, что они вообще не понимают что такое медитация и зачем она нужна. Самые базовые вещи. Для них это - когда просто люди. . .
Создание Single Page Application на фреймах
krapotkin 16.11.2025
Статья исключительно для начинающих. Подходы оригинальностью не блещут. В век Веб все очень привыкли к дизайну Single-Page-Application . Быстренько разберем подход "на фреймах". Мы делаем одну. . .
Фото: Daniel Greenwood
kumehtar 13.11.2025
Расскажи мне о Мире, бродяга
kumehtar 12.11.2025
— Расскажи мне о Мире, бродяга, Ты же видел моря и метели. Как сменялись короны и стяги, Как эпохи стрелою летели. - Этот мир — это крылья и горы, Снег и пламя, любовь и тревоги, И бескрайние. . .
КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование
Powered by vBulletin
Copyright ©2000 - 2025, CyberForum.ru