本週接手了一個Cassandra系統的維護工作，有一項是需要將應用方的數據導入我們維護的Cassandra集羣，並且爲應用方提供HTTP的方式訪問服務。這是我第一次接觸KV系統，原來只是走馬觀花似的看過KV啊，NoSQL啊。但是實際上沒有實際的使用經驗。經過兩天的學習和接手，終於搞明白了在生產環境中的使用方式。在此簡要的筆記一下。本文主要包括的內容有：
Cassandra的簡介，
Cassandra的相關CLI
Cassandra的Python API，並且給出一個批量導入數據的例子。
1. Cassandra簡介
Cassandra的主要特點就是它不是一個數據庫，而是由一堆數據庫節點共同構成的一個分佈式網絡服務，對Cassandra 的一個寫操作，會被複制到其他節點上去，對Cassandra的讀操作，也會被路由到某個節點上面去讀取。對於一個Cassandra羣集來說，擴展性能 是比較簡單的事情，只管在羣集裏面添加節點就可以了。
Cassandra是一個混合型的非關係的數據庫，類似於Google的BigTable。其主要功能比 Dynomite（分佈式的Key-Value存 儲系統）更豐富，但支持度卻不如文檔存儲MongoDB（介於關係數據庫和非關係數據庫之間的開源產品，是非關係數據庫當中功能最豐富，最像關係數據庫 的。支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較複雜的數據類型。）Cassandra最初由Facebook開發，後轉變成了開源項目。它是一個網絡社交雲計算方面理想的數據庫。以Amazon專有的完全分佈式的Dynamo爲基礎，結合了Google BigTable基於列族（Column Family）的數據模型。P2P去中心化的存儲。很多方面都可以稱之爲Dynamo 2.0。
和其他數據庫比較，有幾個突出特點：
- 模式靈活 ：使用Cassandra，像文檔存儲，你不必提前解決記錄中的字段。你可以在系統運行時隨意的添加或移除字段。這是一個驚人的效率提升，特別是在大型部 署上。
- 真正的可擴展性 ：Cassandra是純粹意義上的水平擴展。爲給集羣添加更多容量，可以指向另一臺電腦。你不必重啓任何進程，改變應用查詢，或手動遷移任何數據。
- 多數據中心識別 ：你可以調整你的節點佈局來避免某一個數據中心起火，一個備用的數據中心將至少有每條記錄的完全複製。
一些使Cassandra提高競爭力的其他功能：
- 範圍查詢 ：如果你不喜歡全部的鍵值查詢，則可以設置鍵的範圍來查詢。
- 列表數據結構 ：在混合模式可以將超級列添加到5維。對於每個用戶的索引，這是非常方便的。
- 分佈式寫操作 ：可以在任何地方任何時間集中讀或寫任何數據。並且不會有任何單點失敗。
2. 基礎命令
連接
./cassandra-cli-h 10.224.52.73 -port 9160
集羣式自動負載的，因此連接任意一個節點即可。
Check schema
show schema;
在創建了schema或者列族後，可以使用時命令確認是否成功
在運行改命令前，需要使用命令use keyspace_name; 否則會遇到以下錯誤：
Not authorized to a working keyspace
list
list column_family_name;
可以顯示列族的前100列。
3. 批量導入
實驗數據來自搜狗實驗室的中文詞語搭配庫，http://www.sogou.com/labs/dl/r.html。
數據格式如下：
詞語1_詞語2 \t 兩個詞共同出現的次數
在這裏並不討論該數據的具體意義，只是以這個數據爲起點來說明如何嚮應用方提供服務。
部分實際數據：
都要_打牌>--4
等候_一次>--26
本刊_重要>--3 關係_全方位>14 加熱_迅速>--107
設計列族名爲 test_only, cli 如下：
create column family test_only
with column_type = 'Standard'
andcomparator = 'UTF8Type'
anddefault_validation_class = 'BytesType'
andkey_validation_class = 'UTF8Type'
andread_repair_chance = 0.1
anddclocal_read_repair_chance = 0.0
andgc_grace = 864000
andmin_compaction_threshold = 4
andmax_compaction_threshold = 32
andreplicate_on_write = true
andcompaction_strategy = 'org.apache.cassandra.db.compaction.SizeTieredCompactionStrategy'
andcaching = 'KEYS_ONLY'
and column_metadata = [
{column_name : 'count',
validation_class : UTF8Type}]
andcompression_options = {'sstable_compression' :'org.apache.cassandra.io.compress.SnappyCompressor'};
連接到Cassandra：pycassa.ConnectionPool(‘keyspace_name’, server_list)
具體到我們的例子就是：
con = pycassa.ConnectionPool('History',server_list=["server1:9160", "server2:9160","server3:9160"])獲取列族：
cf = pycassa.ColumnFamily(con, cfName)插入一條數據：
cf.insert('row_key', {'col_name': 'col_val'}) 批量插入：
cf.batch_insert({'row1': {'name1': 'val1', 'name2': 'val2'}, 'row2': {'foo': 'bar'}}) 獲取一條數據：
cf.get(‘row_key’)獲取某一列的值:
cf.get(‘row_key’)[‘column_name’]下面是具體的代碼實現：
import pycassa
import time
batch_size = 100
def pycassa_connect():
#start = time.time()
return pycassa.ConnectionPool('History', server_list=["192.168.1.20:9160"])
#end = time.time()
#print "Mola init time: ", (end - start)
def batch_insert(file_path, cf):
global batch_size
f = open(file_path, "r")
count=0
error_count = 0
kvmap = {}
for line in f:--
list = line.split("\t")
if len(list) != 2 :
print "skip error data"
continue
column = {}
column['count'] = list[1].replace('\n', '')
try:
kvmap[list[0].decode('gb2312').encode('utf-8')] = column-
if len(kvmap) % batch_size == 0:
cf.batch_insert(kvmap)
kvmap.clear()
count = count + 1
except Exception, ex:
print "found execption"
print ex
error_count = error_count + 1
f.close()
if len(kvmap) > 0 :
cf.batch_insert(kvmap)
----
for key in kvmap:
print "key is %s, value is %s"%(key, kvmap[key])-
print "total insert data is %d, error is %d"%(count, error_count)如何測試數據是正確的？
def test_after_insert(file_path, cf):
f = open(file_path, "r")
error_count=0
print "Test started"
for line in f:--
list = line.split("\t")
if len(list) != 2 :
print "skip error data"
continue
count = list[1].replace('\n', '')
if cf.get(list[0].decode('gb2312').encode('utf-8'))['count'] != count:
print "Key %s doesn't match value %s"%(list[0].decode('gb2312').encode('utf-8'), count)
error_count = error_count + 1
print "Test completed, found %d error(s)."%error_count
f.close()