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  • NoSql Cassandra

    我们为什么要使用NOSQL非关系数据库?
     随着互联网web2.0网站的兴起,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,例如:   
         1、High performance - 对数据库高并发读写的需求   web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息,所以基本上无法使用动态页面静态化技术,因此数据库并发负载非常高,往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住,但是应付上万次SQL写数据请求,硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站,往往也存在对高并发写请求的需求。  

     2、Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求   对于大型的SNS网站,每天用户产生海量的用户动态,以国外的Friendfeed为例,一个月就达到了2.5亿条用户动态,对于关系数据库来说,在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询,效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统,例如腾讯,盛大,动辄数以亿计的帐号,关系数据库也很难应付。  、

     3、High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求   在基于web的架构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说,对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情,往往需要停机维护和数据迁移,为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢?   在上面提到的“三高”需求面前,关系数据库遇到了难以克服的障碍,而对于web2.0网站来说,关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地,例如:   1、数据库事务一致性需求   很多web实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性的要求很低,有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。   2、数据库的写实时性和读实时性需求   对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出来这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性。   3、对复杂的SQL查询,特别是多表关联查询的需求   任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品设计角度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能被极大的弱化了。   因此,关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了,为了解决这类问题的非关系数据库应运而生。   NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构,通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。   当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系,如Facebook 的Cassandra, Apache 的HBase,也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处:Hadoop、Voldemort、Dynomite,还有其它很多。

    下面将以Cassandra为例说明:

    Cassandra最简单入门:

    这里简要介绍一下Cassandra入门,即安装和简单实用。

    下载cassandra,http://cassandra.apache.org/download/
    解压到 D:/apache-cassandra-0.5.1

    创建环境变量 CASSANDRA_HOME = D:/apache-cassandra-0.5.1

    设置conf/storage-conf.xml中的目录路径

    <CommitLogDirectory>D:/cassandra/commitlog</CommitLogDirectory>
      <DataFileDirectories>
          <DataFileDirectory>D:/cassandra/data</DataFileDirectory>
      </DataFileDirectories>
      <CalloutLocation>D:/cassandra/callouts</CalloutLocation>
      <StagingFileDirectory>D:/cassandra/staging</StagingFileDirectory>

    运行 D:/apache-cassandra-0.5.1/bin>cassandra -f

    启动后如下所示:

    这里服务端便启动完毕,现在开启另一个cmd,在bin目录下运行cassandra-cli,即cassandra客户端。进入客户端后,键入connect localhost/9160 链接服务器。链接后如图:
     

    以下读写cassandra数据

    cassandra> set Keyspace1.Standard1['jsmith']['first'] = 'John'
      Value inserted.
      cassandra> set Keyspace1.Standard1['jsmith']['last'] = 'Smith'
      Value inserted.
      cassandra> set Keyspace1.Standard1['jsmith']['age'] = '42'
      Value inserted.
      cassandra> get Keyspace1.Standard1['jsmith']
        (column=age, value=42; timestamp=1249930062801)
        (column=first, value=John; timestamp=1249930053103)
        (column=last, value=Smith; timestamp=1249930058345)
      Returned 3 rows.
      cassandra>

    Java代码
         
    set Keyspace1.Standard1[ 'jsmith' ][ 'first' ] =  'John'   
           /            /         /        /          /   
            /            /         /_ key   /          /_ value   
             /            /                  /_ column   
              /_ keyspace  /_ column family  

    set Keyspace1.Standard1['jsmith']['first'] = 'John'
    / / / / /
    / / /_ key / /_ value
    / / /_ column
    /_ keyspace /_ column family


    Data stored in Cassandra is associated with a column family (Standard1),
    which in turn is associated with a keyspace (Keyspace1). In the example
    above, we set the value 'John' in the 'first' column for key 'jsmith'.

    ===============================================================================

    Cassandra 入门详解:

    Cassandra 的数据存储结构:

    Cassandra 的数据模型是基于列族(Column Family)的四维或五维模型。它借鉴了 Amazon 的 Dynamo 和 Google's BigTable 的数据结构和功能特点,采用 Memtable 和 SSTable 的方式进行存储。在 Cassandra 写入数据之前,需要先记录日志 ( CommitLog ),然后数据开始写入到 Column Family 对应的 Memtable 中,Memtable 是一种按照 key 排序数据的内存结构,在满足一定条件时,再把 Memtable 的数据批量的刷新到磁盘上,存储为 SSTable 。

    图 1. Cassandra 的数据模型图:

    Cassandra 的数据模型的基本概念:

    1. Cluster : Cassandra 的节点实例,它可以包含多个 Keyspace
    2. Keyspace : 用于存放 ColumnFamily 的容器,相当于关系数据库中的 Schema 或 database3. ColumnFamily : 用于存放 Column 的容器,类似关系数据库中的 table 的概念 4. SuperColumn :它是一个特列殊的 Column, 它的 Value 值可以包函多个 Column5. Columns:Cassandra 的最基本单位。由 name , value , timestamp 组成
    下面是关于数据模型实例分析 :

    图 2. 数据模型实例分析


    Cassandra 节点的安装和配置

    获取 Cassandra

    # wget http://labs.renren.com/apache-mirror/cassandra/0.6.0/apache-
    cassandra-0.6.0-rc1-bin.tar.gz
    # tar -zxvf apache-cassandra-0.6.0-rc1-bin.tar.gz
    # mv apache-cassandra-0.6.0-rc1 cassandra
    # ls Cassandra
    Cassandra 的目录说明

    bin 存放与 Cassandra 操作的相关脚本
    conf 存放配置文件的目录
    interface Cassandra 的 Thrift 接口定义文件,可以用于生成各种编程语言的接口代码
    Javadoc 源代码的 javadoc
    lib Cassandra 运行时所需的 jar 包

    配制 Cassandra 节点的数据存储目录和日志目录

    修改配制文件 storage-conf.xml:

    默认的内容

    <CommitLogDirectory>/var/lib/cassandra/commitlog</CommitLogDirectory>
    <DataFileDirectories>
    <DataFileDirectory>/var/lib/cassandra/data</DataFileDirectory>
    </DataFileDirectories>

    配置后的内容

    <CommitLogDirectory>/data3/db/lib/cassandra/commitlog</CommitLogDirectory>
    <DataFileDirectories>
    <DataFileDirectory>/data3/db/lib/cassandra/data</DataFileDirectory>
    </DataFileDirectories>

    修改日志配制文件 log4j.properties:

    log4j.properties 配置
    # 日志路径
    #log4j.appender.R.File=/var/log/cassandra/system.log
    # 配置后的日志路径 :
    log4j.appender.R.File=/data3/db/log/cassandra/system.log
    创建文件存放数据和日志的目录

    # mkdir – p /data3/db/lib/cassandra
    # mkdir – p /data3/db/log/Cassandra

    配制完成后,启动 Cassandra

    # bin/Cassandra

    显示信息

    INFO 09:29:12,888 Starting up server gossip
    INFO 09:29:12,992 Binding thrift service to localhost/127.0.0.1:9160

    看到这两行启动回显信息时,说明 Cassandra 已启动成功。

    连接到 Cassandra 并添加、获取数据

    Cassandra 的 bin 目录已自带了命令行连接工具 cassandra-cli,可使用它连接到 Cassandra,并添加、读取数据。

    连接到 Cassandra,并添加、读取数据

    # bin/cassandra-cli --host localhost --port 9160
    Connected to: "Test Cluster" on localhost/9160
    Welcome to cassandra CLI.
    Type 'help' or '?' for help. Type 'quit' or 'exit' to quit.
    cassandra>
    cassandra> set Keyspace1.Standard2['studentA']['age'] = '18'
    Value inserted
    cassandra> get Keyspace1.Standard2['studentA']
    => (column=age, value=18, timestamp=1272357045192000)
    Returned 1 results

    停止 Cassandra 服务

    查出 Cassandra 的 pid:16328

    # ps -ef | grep cassandra
    # kill 16328

    Cassandra 配制文件 storage-conf.xml 相关配制介绍

    清单 1. storage-conf.xml 节点配制说明清单

    <!-- 集群时显示的节点名称 -->
    <ClusterName>Test Cluster</ClusterName>
    <!-- 节点启动时,是否自动加入到集群中,默认为 false -->
    <AutoBootstrap>false</AutoBootstrap>
    <!-- 集群的节点配制 -->
    <Seeds>
    <Seed>127.0.0.1</Seed>
    </Seeds>
    <!-- 节点之间通迅的监听地址 -->
    <ListenAddress>localhost</ListenAddress>
    <!--
    基于 Thrift 的 cassandra 客户端监听地址,
    集群时设为:0.0.0.0 表示侦听所有客户端 , 默认为:localhost
    -->
    <ThriftAddress>localhost</ThriftAddress>
    <!-- 客户端连接的端口 -->
    <ThriftPort>9160</ThriftPort>
    <!--
    FlushDataBufferSizeInMB 将 memtables 上的数据写入在 Disk 上,
    超过设定好的限制大小时 ( 默认 32M),则将数据写入磁盘,
    FlushIndexBufferSizeInMB 超过设定的时长(默认 8 分钟)后,
    将 memtables 由的数据写入磁盘中
    -->
    <FlushDataBufferSizeInMB>32</FlushDataBufferSizeInMB>
    <FlushIndexBufferSizeInMB>8</FlushIndexBufferSizeInMB>
    <!--
    节点之间的日志记录同步模式。
    默认:periodic, 对应配制 CommitLogSyncPeriodInMS
    启动 batch 时,则对应的配制 CommitLogSyncBatchWindowInMS
    -->
    <CommitLogSync>periodic</CommitLogSync>
    <!-- 默认为每 10 秒同步一次日志记录 -->
    <CommitLogSyncPeriodInMS>10000</CommitLogSyncPeriodInMS>
    <!--
    <CommitLogSyncBatchWindowInMS>1</CommitLogSyncBatchWindowInMS> -->
    常用编程语言使用 Cassandra 来存储数据

    在使用 Cassandra 时,通常情况下都需要使用第三方插件 Thrift 来生成与 Cassandra 相关的库文件 , 您可以在 http://incubator.apache.org/thrift 下载此插件,并学习它的使用方法。以下是分别在 Java、PHP、Python、C#、Ruby 五种常用编程语言中使用 Cassandra:

    Java 程序使用 Cassandra

    把 libthrift-r917130.jar,apache-cassandra-0.6.0-rc1.jar 加入到 Eclipse 的编译路径中。

    建立数据库连接:使用 libthrift-r917130.jar 的 TTransport 的 open 方法建立起与 Cassandra 服务端 (IP:192.168.10.2 端口:9160) 的连接。

    数据库操作:使用 Cassandra.Client 创建一个客户端实例。调用 Client 实例的 insert 方法写入数据,通过 get 方法获取数据。

    关闭数据库连接:使用 TTransport 的 close 方法断开与 Cassandra 服务端的连接。


    清单 2. Java 连接 Cassandra,写入并读取数据。

    package com.test.cassandra;|
    import java.io.UnsupportedEncodingException;
    import org.apache.thrift.transport.TTransport;
    import org.apache.thrift.transport.TSocket;
    import org.apache.thrift.protocol.TProtocol;
    import org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol;
    import org.apache.thrift.TException;
    import org.apache.cassandra.thrift.Cassandra;
    import org.apache.cassandra.thrift.Column;
    import org.apache.cassandra.thrift.ColumnOrSuperColumn;
    import org.apache.cassandra.thrift.ColumnPath;
    import org.apache.cassandra.thrift.ConsistencyLevel;
    import org.apache.cassandra.thrift.InvalidRequestException;
    import org.apache.cassandra.thrift.NotFoundException;
    import org.apache.cassandra.thrift.TimedOutException;
    import org.apache.cassandra.thrift.UnavailableException;
    /*
    * 使 Java 客户端连接 Cassandra 并进行读写操作
    * @author jimmy
    * @date 2010-04-10
    */
    public class JCassandraClient{
    public static void main(String[] args) throws InvalidRequestException,
    NotFoundException, UnavailableException, TimedOutException,
    TException, UnsupportedEncodingException {

    // 建立数据库连接
    TTransport tr = new TSocket("192.168.10.2", 9160);
    TProtocol proto = new TBinaryProtocol(tr);
    Cassandra.Client client = new Cassandra.Client(proto);
    tr.open();
    String keyspace = "Keyspace1";
    String cf = "Standard2";
    String key = "studentA";
    // 插入数据
    long timestamp = System.currentTimeMillis();
    ColumnPath path = new ColumnPath(cf);
    path.setColumn("age".getBytes("UTF-8"));
    client.insert(keyspace,key,path,"18".getBytes("UTF-8"),
    timestamp,ConsistencyLevel.ONE);
    path.setColumn("height".getBytes("UTF-8"));
    client.insert(keyspace,key,path,"172cm".getBytes("UTF-8"),
    timestamp,ConsistencyLevel.ONE);
    // 读取数据
    path.setColumn("height".getBytes("UTF-8"));
    ColumnOrSuperColumn cc = client.get(keyspace, key, path, ConsistencyLevel.ONE);
    Column c = cc.getColumn();
    String v = new String(c.value, "UTF-8");
    // 关闭数据库连接
    tr.close();
    }
    }

    PHP 程序使用 Cassandra

    在 PHP 代码中使用 Cassandra,需要借助 Thrift 来生成需要的 PHP 文件,通过使用 thrift --gen php interface/cassandra.thrift 生成所需要的 PHP 文件,生成的 PHP 文件中提供了与 Cassandra 建立连接、读写数据时所需要的函数。


    清单 3. PHP 连接 Cassandra,写入并读取数据。

    <?php
    $GLOBALS['THRIFT_ROOT'] = '/usr/share/php/Thrift';
    require_once
    $GLOBALS['THRIFT_ROOT'].'/packages/cassandra/Cassandra.php';
    require_once
    $GLOBALS['THRIFT_ROOT'].'/packages/cassandra/cassandra_types.php';
    require_once $GLOBALS['THRIFT_ROOT'].'/transport/TSocket.php';
    require_once $GLOBALS['THRIFT_ROOT'].'/protocol/TBinaryProtocol.php';
    require_once
    $GLOBALS['THRIFT_ROOT'].'/transport/TFramedTransport.php';
    require_once
    $GLOBALS['THRIFT_ROOT'].'/transport/TBufferedTransport.php';
    try {
    // 建立 Cassandra 连接
    $socket = new TSocket('192.168.10.2', 9160);
    $transport = new TBufferedTransport($socket, 1024, 1024);
    $protocol = new TBinaryProtocolAccelerated($transport);
    $client = new CassandraClient($protocol);
    $transport->open();
    $keyspace = 'Keyspace1';
    $keyUser = "studentA";
    $columnPath = new cassandra_ColumnPath();
    $columnPath->column_family = 'Standard1';
    $columnPath->super_column = null;
    $columnPath->column = 'age';
    $consistency_level = cassandra_ConsistencyLevel::ZERO;
    $timestamp = time();
    $value = "18";
    // 写入数据
    $client->insert($keyspace, $keyUser, $columnPath, $value,
    $timestamp, $consistency_level);
    $columnParent = new cassandra_ColumnParent();
    $columnParent->column_family = "Standard1";
    $columnParent->super_column = NULL;
    $sliceRange = new cassandra_SliceRange();
    $sliceRange->start = "";
    $sliceRange->finish = "";
    $predicate = new cassandra_SlicePredicate();
    list() = $predicate->column_names;
    $predicate->slice_range = $sliceRange;
    $consistency_level = cassandra_ConsistencyLevel::ONE;
    $keyUser = studentA;
    // 查询数据
    $result = $client->get_slice($keyspace, $keyUser, $columnParent,
    $predicate, $consistency_level);
    // 关闭连接
    $transport->close();
    } catch (TException $tx) {
    }?>

    Python 程序使用 Cassandra

    在 Python 中使用 Cassandra 需要 Thrift 来生成第三方 Python 库,生成方式: thrift --gen py interface/cassandra.thrift, 然后在 Python 代码中引入所需的 Python 库,生成的 Python 库提供了与 Cassandra 建立连接、读写数据时所需要的方法。


    清单 4. Python 连接 Cassandra,写入并读取数据。

    from thrift import Thrift
    from thrift.transport import TTransport
    from thrift.transport import TSocket
    from thrift.protocol.TBinaryProtocol import
    TBinaryProtocolAccelerated
    from cassandra import Cassandra
    from cassandra.ttypes import *
    import time
    import pprint
    def main():
    socket = TSocket.TSocket("192.168.10.2", 9160)
    transport = TTransport.TBufferedTransport(socket)
    protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocolAccelerated(transport)
    client = Cassandra.Client(protocol)
    pp = pprint.PrettyPrinter(indent=2)
    keyspace = "Keyspace1"
    column_path = ColumnPath(column_family="Standard1", column="age")
    key = "studentA"
    value = "18 "
    timestamp = time.time()
    try:
    # 打开数据库连接
    transport.open()
    # 写入数据
    client.insert(keyspace,key,column_path,
    value,timestamp,ConsistencyLevel.ZERO)
    # 查询数据
    column_parent = ColumnParent(column_family="Standard1")
    slice_range = SliceRange(start="", finish="")
    predicate = SlicePredicate(slice_range=slice_range)
    result = client.get_slice(keyspace,key,column_parent,
    predicate,ConsistencyLevel.ONE)
    pp.pprint(result)
    except Thrift.TException, tx:
    print 'Thrift: %s' % tx.message
    finally:
    # 关闭连接
    transport.close()
    if __name__ == '__main__':
    main()
    C# 使用 Cassandra

    在 C# 中使用 Cassandra 需要 Thrift.exe 来生成动态链接库,使用 ./thrift.exe --gen csharp interface/cassandra.thrift 生成所需要的 DLL 文件,生成的 DLL 提供了与 Cassandra 建立连接,读写数据等所需的类和方法,在编程环境中引入生成的 DLL,即可使用。

    清单 5. C# 连接 Cassandra,写入并读取数据。

    namespace CshareCassandra{
    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Diagnostics;
    using Apache.Cassandra;
    using Thrift.Protocol;
    using Thrift.Transport;
    class CassandraClient{
    static void Main(string[] args){
    // 建立数据库连接
    TTransport transport = new TSocket("192.168.10.2", 9160);
    TProtocol protocol = new TBinaryProtocol(transport);
    Cassandra.Client client = new Cassandra.Client(protocol);
    transport.Open();
    System.Text.Encoding utf8Encoding = System.Text.Encoding.UTF8;
    long timeStamp = DateTime.Now.Millisecond;
    ColumnPath nameColumnPath = new ColumnPath(){
    Column_family = "Standard1",
    Column = utf8Encoding.GetBytes("age")};
    // 写入数据
    client.insert("Keyspace1","studentA",nameColumnPath,
    utf8Encoding.GetBytes("18"),timeStamp, ConsistencyLevel.ONE);
    // 读取数据
    ColumnOrSuperColumn returnedColumn = client.get("Keyspace1",
    "studentA", nameColumnPath, ConsistencyLevel.ONE);
    Console.WriteLine("Keyspace1/Standard1: age: {0}, value: {1}",
    utf8Encoding.GetString(returnedColumn.Column.Name),
    utf8Encoding.GetString(returnedColumn.Column.Value));
    // 关闭连接
    transport.Close();
    }
    }}
    Ruby 使用 Cassandra

    在 Ruby 中使用 Cassandra 需要先安装 gem,安装命令:gem install cassandra

    安装完成后,打开 Ruby 的 irb 开始使用 Cassandra。


    清单 6. Ruby 连接 Cassandra,写入并读取数据

    > require 'rubygems'
    > require 'cassandra'
    # 建立数据库连接
    > cdb = Cassandra.new('Keyspace1',"192.168.10.1:9160", :retries => 3)
    # 写入数据
    > cdb.insert(:Standard1, 'studentA', {'age' => '18'})
    # 读取数据
    > cdb.get(:Standard1, :studentA)
    # 关闭连接
    > cdb.disconnect

    搭建 Cassandra 集群环境

    Cassandra 的集群是没有中心节点的,各个节点的地位完全相同,节点之间是通过 gossip 的协议来维护集群的状态。
    以下是两台安装了 Linux 系统的服务器,且初步设置了 Cassandra 环境和启用了端口 7000,9160:
    服务器名 端口 IP 地址
    ServiceA 7000,9160 192.168.10.3
    ServiceB 7000,9160 192.168.10.2
    配制服务器 ServiceA、ServiceB 的 storage-conf.xml 文件

    ServiceA 的配置

    <Seeds>
    <Seed>192.168.10.3</Seed>
    </Seeds>
    <ListenAddress>192.168.10.2</ListenAddress>
    <ThriftAddress>0.0.0.0</ThriftAddress>

    ServiceB 的配置

    <Seeds>
    <Seed>192.168.10.3</Seed>
    <Seed>192.168.10.2</Seed>
    </Seeds>
    <ListenAddress>192.168.10.2</ListenAddress>
    <ThriftAddress>0.0.0.0</ThriftAddress>

    配制完成后,分别启动 ServiceA 和 ServiceB 上的 Cassandra 服务。

    查看 ServiceA 和 ServiceB 是否集群成功,可使用 Cassandra 自带的客户端命令

    bin/nodetool --host 192.168.10.2 ring

    集群成功则会返回以下类似信息:

    Address Status Load Range Ring
    106218876142754404016344802054916108445
    192.168.10.2 Up 2.55 KB 31730917190839729088079827277059909532 |<--|
    192.168.10.3 Up 3.26 KB 106218876142754404016344802054916108445 |-->|

    使用 Cassandra 命令行工具进行集群测试

    从 ServiceB 连接到 ServiceA,可使用命令:

    cassandra-cli -host 192.168.10.3 -port 9160

    集群测试一

    写入集群数据

    ServiceA 连接到 ServiceA:
    # set Keyspace1.Standard2['studentAA']['A2A'] = 'a2a'

    ServiceB 连接到 ServiceA:

    # set Keyspace1.Standard2['studentBA']['B2A'] = 'b2a'

    ServiceA 连接到 ServiceB:
    # set Keyspace1.Standard2['studentAB']['A2B'] = 'a2b'

    获取集群数据:

    ServiceA 连接到 ServiceA :
    # get Keyspace1.Standard2['studentAA'],
    get Keyspace1.Standard2['studentBA'],
    get Keyspace1.Standard2['studentAB']

    ServiceB 连接到 ServiceA :
    # get Keyspace1.Standard2['studentAA'],
    get Keyspace1.Standard2['studentBA'],
    get Keyspace1.Standard2['studentAB']

    ServiceA 连接到 ServiceB :
    # get Keyspace1.Standard2['studentAA'],
    get Keyspace1.Standard2['studentBA'],
    get Keyspace1.Standard2['studentAB']

    清单 8. 集群测试清单二

    ServiceA 停止 Cassandra 服务,ServiceA 连接到 ServiceB 并写入数据

    # set Keyspace1.Standard2['studentAR']['A2R'] = 'a2R'

    启动 ServiceA,并链接到 ServiceA 本身,读取刚才在 ServiceB 写入的数据

    # bin/cassandra-cli -host 192.168.10.3 -port 9160
    # get Keyspace1.Standard2['studentAR']

    总结

    以上我们介绍了 Cassandra 的数据模型、节点安装和配置、常用编程语言中使用 Cassandra 以及 Cassandra 的集群和测试。Cassandra 是一个高性能的 P2P 去中心化的非关系型数据库,可以分布式进行读写操作。在系统运行时可以随意的添加或删降字段,是 SNS 应用的理想数据库。

    此文参考了:

    1.百度百科

    2.http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-cassandra/index.html?ca=drs

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