Cassandra Підручник

Що таке Apache Cassandra?

Cassandra це розподілена система керування базами даних, призначена для обробки великого обсягу структурованих даних на стандартних серверах.

Cassandra обробляє величезну кількість даних завдяки своїй розподіленій архітектурі. Дані розміщуються на різних машинах із більш ніж одним фактором реплікації, що забезпечує високу доступність і відсутність єдиної точки відмови.

На зображенні нижче кола Cassandra вузли та лінії між колами показують розподілену архітектуру, у той час як клієнт надсилає дані до вузла.

Cassandra Підручник з бази даних для початківців: навчіться за 3 дні

Cassandra Програма

Вступ

👉 Lessна 1	Встановлювати Cassandra — Як завантажити та встановити Cassandra on Windows
👉 Lessна 2	Cassandra Archiтектури та стратегії фактора реплікації — Вичерпний посібник
👉 Lessна 3	Cassandra Модель даних — Навчайтеся на простому прикладі

Розширений матеріал

👉 Lessна 1	Cassandra Клавіша — Створіть, змініть і вставте простір клавіш Cassandra з прикладом
👉 Lessна 2	Cassandra таблиця — Створення, зміна, видалення та скорочення (з прикладом)
👉 Lessна 3	Cassandra Мова запитів (CQL) — Вставити в, оновити, видалити (приклад)
👉 Lessна 4	Створіть і вставте INDEX Cassandra — Вчись на прикладі
👉 Lessна 5	Cassandra Типи даних CQL і термін дії даних за допомогою TTL — Вчись на прикладі
👉 Lessна 6	Cassandra COLLECTION — Набір, список, карта з прикладом
👉 Lessна 7	Cassandra Cluster Setup - Cluster Налаштування на кількох вузлах
👉 Lessна 8	Встановлення DataStax DevCenter & OpsCenter — Покроковий посібник
👉 Lessна 9	Cassandra Безпека — Створення користувача й автентифікації за допомогою JMX

Треба знати!

👉 Lessна 1	Cassandra Питання інтерв'ю — Топ-23 Cassandra Інтерв'ю Q & A
👉 Lessна 2	Cassandra Підручник PDF — Завантажити Cassandra Підручник PDF для початківців

Cassandra Історія

Cassandra вперше було розроблено у Facebook для пошуку вхідних повідомлень.
Facebook відкрив вихідний код у липні 2008 року.
Приймається інкубатор Apache Cassandra в березні 2009.
Cassandra є проектом найвищого рівня Apache з лютого 2010 року.
В останній версії Apache Cassandra є 3.2.1.

Спочатку давайте розберемося, що таке база даних NoSQL.

Nosql Cassandra Database

Бази даних NoSQL називаються базами даних «не лише SQL» або «нереляційними». Бази даних NoSQL зберігають і отримують дані, відмінні від табличних зв’язків, таких як реляційні бази даних.

Бази даних NoSQL включають MongoDB, HBase та Cassandra.

Є такі властивості баз даних NoSQL.

Простота дизайну
Горизонтальне масштабування
Висока доступність

Структури даних, що використовуються в Cassandra більш специфіковані, ніж структури даних, що використовуються в реляційних базах даних. Cassandra структури даних працюють швидше, ніж структури реляційних баз даних.

Бази даних NoSQL все частіше використовуються у великих даних і веб-додатках реального часу. Бази даних NoSQL іноді називають Not Only SQL тобто вони можуть підтримувати SQL-подібну мову запитів.

Nosql Cassandra База даних проти реляційних баз даних

Ось відмінності між реляційними базами даних і базами даних NoSQL у табличному форматі.

Реляційна база даних	База даних NoSQL
Обробляє дані, що надходять з низькою швидкістю	Обробляє дані, що надходять з високою швидкістю
Дані надходять з одного або кількох місць	Дані надходять з багатьох місць
Керує структурованими даними	Керує структурованими неструктурованими та напівструктурованими даними.
Підтримує складні транзакції (з приєднаннями)	Підтримує прості транзакції
єдина точка відмови з відновленням після відмови	Немає жодної точки відмови
Обробляє дані в помірному обсязі.	Обробляє дані в дуже великому обсязі
Централізовані розгортання	Децентралізовані розгортання
Транзакції, написані в одному місці	Транзакція написана в багатьох місцях
Забезпечує масштабованість читання	Забезпечує масштабованість читання та запису
Розгортається вертикально	Розгортається горизонтально

Apache Cassandra Функції

Є такі особливості Cassandra забезпечує.

Широко масштабована Archiтекстура: Cassandra має дизайн без керування, де всі вузли знаходяться на одному рівні, що забезпечує простоту експлуатації та легке масштабування.
Безгосподарський Archiтекстура: Дані можна записувати та читати на будь-якому вузлі.
Продуктивність лінійного масштабу: У міру додавання більшої кількості вузлів продуктивність Cassandra збільшується.
Немає єдиної точки відмови: Cassandra копіює дані на різних вузлах, що гарантує відсутність єдиної точки відмови.
Виявлення несправностей і відновлення: Вийшли з ладу вузли можна легко відновити та відновити.
Гнучка та динамічна модель даних: Підтримує типи даних із швидким записом і читанням.
Захист даних: Дані захищені за допомогою дизайну журналу фіксації та вбудованої безпеки, як-от механізми резервного копіювання та відновлення.
Настроювана узгодженість даних: Підтримка надійної узгодженості даних у розподіленій архітектурі.
Реплікація декількох центрів обробки даних: Cassandra забезпечує функцію реплікації даних у кількох центрах обробки даних.
Стиснення даних: Cassandra може стискати до 80% даних без накладних витрат.
Cassandra Мова запиту: Cassandra забезпечує мову запитів, подібну до мови SQL. Це дуже полегшує розробникам реляційних баз даних перехід від реляційної бази даних до Cassandra.

Cassandra Випадки використання/застосування

Cassandra це нереляційна база даних, яку можна використовувати для різних типів програм. Ось кілька випадків використання Cassandra слід віддавати перевагу.

Обмін повідомленнямиCassandra це чудова база даних для компаній, які надають Mobile телефони та служби обміну повідомленнями. Ці компанії мають величезну кількість даних, тому Cassandra найкраще для них.
Додаток Інтернет речейCassandra це чудова база даних для програм, де дані надходять на дуже високій швидкості з різних пристроїв або датчиків.
Каталоги продукції та роздрібні програмиCassandra використовується багатьма роздрібними торговцями для надійного захисту кошика для покупок і швидкого введення та виведення каталогу продуктів.
Аналітика соціальних мереж і система рекомендаційCassandra це чудова база даних для багатьох онлайн-компаній і постачальників соціальних мереж для аналізу та рекомендацій своїм клієнтам.