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Apache Cassandra

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http://goo.gl/7tMTaE

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Tolerante a falhas, sem ponto único central de controle, não existe um nó “master”

Utiliza o Protocolo Peer-to-Peer (ao invés do modelo master/slave)

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A taxa de transferência (throughput) de operações de leitura e escrita aumenta linearmente a medida que novas máquinas são adicionadas

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Cassandra não usa transações ACID com nos RDBMS com rollback ou mecanismos de lock.

Oference controle de atomicidade e isolamento no contexto de linha (row-level)

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Escrita é atômica no contexto da partição (row). Atualização ou Inserção de colunas são tratadas como uma operação de write.

Utiliza timestamps para determinar o valor mais atualizado de uma coluna (Last Wins)

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A consistência e disponibilidade podem ser ajustadas (tunable).

Não há lock ou consistência transacional quando múltiplas linhas ou tabelas são alteradas concorrentemente.

Cassandra >= 2.0, micro transações (lighweight transactions) use em menos de 1% de suas transações

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Full row-level isolation: Escrita a uma linha é totalmente isolada ao cliente que está executando a escrita e não é visível a nenhum outro cliente até que a operação complete (version >= 1.1)

UPDATE Users SET login='scott' AND password='tiger' WHERE key='550e8400';

SELECT login, password FROM Users WHERE key='550e8400';

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As escritas são duráveis: Todas as escritas aos nós são registrados em memória e em disco antes de retornar como uma operação completa (acknowledge)

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●

eventually -> after some timeeventualmente -> talvez, possivelmente

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Dados MODELOS DADOSAPLICAÇÃO

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○

○

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cd $CASSANDRA_HOME/bin ./cqlsh

Connected to cassandra-cluster at localhost:9160.[cqlsh 3.1.8 | Cassandra 2.1.2 | CQL spec 3.0.5 | Thrift protocol 19.36.2]Use HELP for help.

cqlsh> _

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# ccm create -v 2.0.14 --nodes 3 --start clusterName

# ccm statusCluster: 'clusterName'--------------node1: UPnode3: UPnode2: UP

# ccm node1 status# ccm node1 stop# ccm node2 start

#ccm stop#ccm start

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-- multinode keyspace configuration (cluster)

CREATE KEYSPACE music

WITH REPLICATION = { 'class' :

'NetworkTopologyStrategy', 'datacenter1' : 3 };

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cqlsh> use music;

cqlsh:music>

CREATE TABLE songs ( id varchar PRIMARY KEY, title text, album text, artist text, data blob);

$CASSANDRA_HOME/logs/system.log INFO 14:23:58,307 Initializing music.songs

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INSERT INTO songs (id, title, artist, album)

VALUES ('song-1','Ojo Rojo', 'Fu Manchu', 'No One Rides');

INSERT INTO songs (id, title, artist, album)

VALUES ('song-2','Enter Sandman', 'Metallica', 'Black');

INSERT INTO songs (id, title, artist, album)

VALUES ('song-3','The Unforgiven', 'Metallica', 'Black');

INSERT INTO songs (id, title, artist, album)

VALUES ('song-4','Run to the hills', 'Iron Maiden',

'Collections');

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cqlsh:music> select * from songs;

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id int PRIMARY KEY / PRIMARY KEY (id)

PRIMARY KEY (PARTITION_KEY, CLUSTERING_KEY, CLUSTERING_KEY… );

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CREATE TABLE playlists ( id varchar, song_order int, song_id varchar, title text, album text, artist text, PRIMARY KEY (id, song_order));

●

●

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cqlsh:music> delete from songs where id = 'song-4';

cqlsh:music> delete from songs where id = 'song-3';

cqlsh:music> delete from songs where id = 'song-2';

cqlsh:music> select * from songs;

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http://www.datastax.com/download-drivers

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public void connect(String node) {

cluster = Cluster.builder().addContactPoint(node).build();

// get some cluster meta data

Metadata metadata = cluster.getMetadata();

for (Host host : metadata.getAllHosts()) {

System.out.printf("Datatacenter: %s; Host: %s; Rack: %s\n",

host.getDatacenter(), host.getAddress(),

host.getRack());

}

// retrieve a connected session

session = cluster.connect();

}

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SimpleClient client = new SimpleClient();

client.connect("127.0.0.1");

Session session = client.getSession();

ResultSet results =

session.execute("SELECT * FROM music.playlists");

for (Row row : results.all()) {

print(row);

}

client.close();

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Caso de Uso Movile

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★★★

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C*

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cqlsh:music> tracing on;Now Tracing is enabled

cqlsh:music> INSERT INTO songs (id, title, artist, album)VALUES ('song-4','Run to the hills', 'Iron Maiden', 'Collections');

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CREATE TABLE queues ( id text, created_at timeuuid, value blob, PRIMARY KEY (id, created_at));

SELECT * FROM queues WHERE id = 'myqueue' ORDER BY created_at LIMIT 1;

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VMs

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Node 1 - : 200.xxx.xxx.71load_avg: 0.39write_latency(us): 900.8read_latency(us): 894.6

Node 2 - : 200.xxx.xxx.72load_avg: 0.51write_latency(us): 874.1read_latency(us): 1062.5

Node 3 - : 200.xxx.xxx.73load_avg: 0.35write_latency(us): 900.87read_latency(us): 887.6

Node 1 - : 200.xxx.xxx.71load_avg: 0.63write_latency(us): 1037read_latency(us): 1749

Node 2 - : 200.xxx.xxx.72load_avg: 0.37write_latency(us): 819.8read_latency(us): 909.0

Node 3 - : 200.xxx.xxx.74load_avg: 0.62write_latency(us): 1006read_latency(us): 1056.43

DATACENTER 1DATACENTER 2

Now: 2015-07-22 13:11:00Total Reads/second: 12441Total Writes/second: 8883

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tempo

num

. ope

raçõ

es

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Dica 1#: usar quando a disponibilidade é um fator importante, onde exista um alto volume de dados, com número grande de operações de escrita.

Dica 2#: entenda os requisitos da aplicação, identifique os padrões de acesso a informação.

Dica #3: pense em desnormalização de dados, mas com cuidado…

Dica #4: usar quando desempenho é um fator importante para a aplicação

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