@H_502_0@cassandra 结合了Bigtable的数据模型以及Dynamo的分布式技术。 配置集群： 配置cassandra.yaml文件 1,seeds 所有的节点的seeds要相同 2,listen_address 本机ip 3,rpc_address 本机ip或者0.0.0.0 删除节点： ./nodetool removenode HostID 启动客户端：cassandra-cil 数据格式： Column：Column是Cassandra中最小的数据单元。它是一个3元的数据类型，包含：name，value和timestamp。 SuperColumn：看作一个name + 一个Column的数组。 ColumnFamily：一个key看作一行，其下有若干column\SuperColumn。 ColumnFamily有分为Standard(对应Column)和Super类型(对应SuoerColumn)。 Keyspace：Keyspace是我们的数据最外层，你所有的ColumnFamily都属于某一个Keyspace。 在Casssandra中的每个row中，所有的Column都会按照name排序。 数据分布：集群采用DHT(一致性hash) cassandra采用简化版的Chord算法。 考虑到节点的异构性，不同的节点的处理能力可能差别很大，Cassandra采用了Dynamo中改进的一致性Hash算法：每个物理节点根据其性能差异分配多个token，每个token对应一个虚拟节点，每个虚拟节点的处理能力相当，并随机分配到hash空间。 配置复制数量： 在createkeyspace的时候若没有配置貌似是没有复制的，这会导致在一个节点down掉后无法取数据。 两种算法： 1，SimpleStrategy； 用在只有一个数据中心的情况，第一个数据副本放在 环里的一个节点上（这个节点由上节说到的分区器确定），其他的数据副本，按照顺时针方向，依次放在写一个节点。（不考虑机架或者数据中心的位置）。 2，NetworkTopologyStrategy 用于多个数据中心。 配置复制数量为2： create key space KEYSPACE名字 with placement_strategy = 'org.apache.cassandra.locator.SimpleStrategy'and strategy_options = {replication_factor:2}; 副本的存储：假设有N个副本，DHT定位到数据所属节点K，则数据存储位置为节点K，K+1，K+2....K+N-1。若K+i节点宕机，则往后再找一个节点K+N代替；当K+i节点恢复后，临时代替节点K+i会通过Gossip协议发现，他会将这些临时数据返还该节点。 Snitch： 一个snitch定义了拓扑信息，主要的功能是：1，根据网络拓扑确定数据流向；2，尽量使不同的副本存放在同一个机架(RAC)中。 节点采用Gossip完成节点通信： 当一个节点启动时，获取配置文件（storage-conf.xml）中的seeds配置，从而知道集群中所有的seed节点，Cassandra内部有一个Gossiper，每隔一秒运行一次（在Gossiper.java的start方法中），按照以下规则向其他节点发 送同步消息： 1， 随机取一个当前活着的节点，并向它发送同步请求 2， 向随机一台不可达的机器发送同步请求 3， 如果第一步中所选择的节点不是seed，或者当前活着的节点数少于seed数，则向随意一台seed发送同步请求 存储机制： 先将操作记录在日志(commitlog)中，然后将数据先写入内存中的Memtable，Memtable达到条件后刷新到磁盘，保存为SSTable，同一个CF的多个SSTable可以合并(Compaction)以优化读操作。 (是否是内存越大，写入速度越快？) 在执行update操作的时候，也是先写入commit log和Memtable，再由Memtable flush入硬盘，形成一个新的sstable，最后新老sstable合并。 而读取过程是：当要读取k时，会将内存内的Memtable，硬盘内包含k的SSTable都merge到一起，再读取。 存储索引 同Google的Bigtable一样，Cassandra采用LSM树存储索引，其主要思想是：将对数据的修改增量保持在内存中，当达到指定大小时候，这些修改操作批量写入磁盘，读取时需要合并磁盘中的历史数据和内存最近修改操作。

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