Cassandra权威指南（第2版 影印版） [Cassandra the Definitive Guide] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Jeff，Carpenter，Eben，Hewitt 著

图书标签:

• Cassandra
• NoSQL
• 数据库
• 分布式系统
• 数据建模
• 高性能
• 可扩展性
• 运维
• 开发
• 存储

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564172947

版次：1

商品编码：12263427

包装：平装

外文名称：Cassandra the Definitive Guide

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：342

字数：455000

正文语种：英文

内容简介

　　如果不用考虑可伸缩性，想象一下你能做些什么？在这本实践指南中，你将会了解到Cassandra数据库管理系统是如何在为多个数据中心提供高可用服务的同时处理上百TB的数据。扩充后的第二版已经更新到了Cassandra 3.0，书中给出了各种技术细节以及实例，当你将Cassandra投入实际生产环境时，这些内容都是必不可少的。
　　作者Jeff Carpenter和Eben Hewitt阐述了Cassandra非关系型设计的优势，着重介绍了其数据模型。
　　《Cassandra**指南（第2版 影印版）》向开发者、DBA、正在寻找数据库的可扩展性解决方案的应用架构师展示了Cassandra的速度和灵活性。

作者简介

　　Jeff Carpenter，精品国际酒店集团（Choice Hotels International）的一名系统架构师，在服务业和国防工业有着20年的从业经验。他的兴趣包括SOA/微服务、大规模系统架构设计以及数据架构。
　　EbenHewitt是精品国际酒店集团（世界大酒店之一）的首席技术官。
　　他还是好几本书籍的作者，题材涉及系统架构、分布式系统以及编程。

内页插图

目录

Foreword
Foreword
Preface

1．Beyond Relational Databases
What's Wrong with Relational Databases?
A Quick Review of Relational Databases
RDBMSs： The Awesome and the Not-So-Much
Web Scale
The Rise of NoSQL
Summary

2．Introducing Cassandra
The Cassandra Elevator Pitch
Cassandra in 50 Words or Less
Distributed and Decentralized
Elastic Scalability
High Availability and Fault Tolerance
Tuneable Consistency
Brewer's CAP Theorem
Row-Oriented
High Performance
Where Did Cassandra Come From?
Release History
Is Cassandra a Good Fit for My Project?
Large Deployments
Lots of Writes， Statistics， and Analysis
Geographical Distribution
Evolving Applications
Getting Involved
Summary

3．Installing Cassandra
Installing the Apache Distribution
Extracting the Download
What's In There?
Building from Source
Additional Build Targets
Running Cassandra
On Windows
On Linux
Starting the Server
Stopping Cassandra
Other Cassandra Distributioaas
Running the CQL Shell
Basic cqlsh Commands
cqlsh Help
Describing the Environment in cqlsh
Creating a Keyspace and Table in cqlsh
Writing and Reading Data in cqlsh
Summary

4．The Cassandra Query Language
The Relational Data Model
Cassandra's Data Model
Clusters
Keyspaces
Tables
Columns
CQL Types
Numeric Data Types
Textual Data Types
Time and Identity Data Types
Other Simple Data Types
Collections
User-Defined Types
Secondary Indexes
Summary
……

前言/序言

　　Cassandra was open-sourced by Facebook in July 2008. This original version of Cassandra was written primarily by an ex-employee from Amazon and one from Microsoft. It was strongly influenceyd by Dynamo， Amazon's pioneering distributed key/value database. Cassandra implements a Dynamo-style replication model with no single point of failure， but adds a more powerful "column family" data model.
　　I became involved in December of that year， when Rackspace asked me to build them a scalable database. This was good timing， because all of today's important open source scalable databases were available for evaluation， Despite initially having only a single major use case， Cassandra's underlying architecture was the strongest， and I
　　directed my efforts toward improving the code and building a community.
　　Cassandra was accepted into the Apache Incubator， and by the time it graduated in March 2010， it had become a true open source success story， with committers from Rackspace， Digg， Twitter， and other companies that wouldn't have written their own
　　database from scratch， but together built something important.
　　Today's Cassandra is much more than the early system that powered （and still powers） Facebook's inbox search; it has become "the hands-down winner for transaction
　　processing performance：' to quote Tony Bain， with a deserved reputation for reliability and performance at scale.
　　As Cassandra matured and began attracting more mainstream users， it became clear that there was a need for commeraal support; thus， Matt Pfeil and I cofounded Riptano in April 2010. Helping drive Cassandra adoption has been very rewarding， espeaally seeing the uses that don't get discussed in public.
　　Another need has been a book like this one. Like many open source projects， Cassandra's documentation has historically been weak. And even when the documentation
　　ultimately improves， a book-length treatment like this will remain useful.

数据库的未来：分布式、可扩展、高性能的基石 在当今数据爆炸式增长的时代，传统的关系型数据库已经难以满足日益增长的业务需求。海量数据的存储、高并发的读写、全球范围的可用性，这些挑战迫使我们寻找更强大的解决方案。分布式数据库应运而生，而 Cassandra，作为其中的佼佼者，正以前所未有的姿态改变着我们处理和利用数据的方式。 Cassandra：一个时代的开端 Apache Cassandra 是一个开源的、分布式、宽列存储数据库，它由 Facebook 开发并于 2008 年开源，随后成为 Apache 顶级项目。Cassandra 的设计初衷是为了解决大规模数据存储和高可用性问题，其卓越的性能和可扩展性使其迅速在业界获得了广泛的应用，成为许多全球性互联网公司和企业的首选数据库解决方案。 核心设计理念：去中心化与最终一致性 Cassandra 的核心魅力在于其去中心化的架构。不同于传统的单点故障的集中式数据库，Cassandra 采用了一种无主节点（masterless）的设计。这意味着集群中的所有节点都扮演着相同的角色，没有一个中心服务器来协调所有操作。这种设计带来了极高的可用性，即使部分节点发生故障，整个集群仍然能够对外提供服务。 另一个关键的设计理念是最终一致性（eventual consistency）。在分布式系统中，要实现强一致性（strong consistency）往往会牺牲可用性和性能。Cassandra 为了追求极致的可用性和性能，选择了最终一致性模型。这意味着在某个写操作完成后，系统会尽力将数据同步到所有副本，但在某些短暂的时间窗口内，不同的节点可能查询到稍有延迟的数据。然而，随着时间的推移，所有副本最终会达到一致。对于许多需要高吞吐量和低延迟的应用场景，例如实时数据流、IoT 设备数据收集等，最终一致性是完全可以接受的，甚至是一种优势。 为何选择 Cassandra？ 卓越的可扩展性 (Scalability): Cassandra 的架构天生支持水平扩展。当数据量增长或流量增加时，只需简单地向集群中添加更多的节点，系统就能自动地将数据分布到新节点上，并无缝地接管流量。这种线性的可扩展性使得 Cassandra 能够应对 TB 甚至 PB 级别的数据，以及每秒百万级别的读写请求。 高可用性 (High Availability): Cassandra 的去中心化架构消除了单点故障。数据会在集群中被复制到多个节点上，并分布在不同的机架甚至不同的数据中心。即使某个节点、机架甚至整个数据中心发生故障，系统仍然能够正常运行，保证数据的可用性。 高性能 (Performance): Cassandra 针对写密集型负载进行了优化。其 LSM-tree (Log-Structured Merge-tree) 的存储引擎能够以极高的效率处理写入操作，并将后续的读取操作推迟到内存中或者优化后的磁盘结构中。这使得 Cassandra 在写入吞吐量方面表现出色，特别适合那些需要快速吞吐大量数据的应用。 灵活性 (Flexibility): Cassandra 采用宽列存储（wide-column store）模型。与传统的行式存储或文档存储不同，宽列存储允许每一行拥有不同的列，且列的数量可以非常多。这种动态的模式（schema-less 或 schema-on-read）为开发提供了极大的灵活性，特别是在数据结构经常变化的场景下，能够快速适应需求变化。 多数据中心部署 (Multi-Data Center Deployment): Cassandra 原生支持跨多个数据中心的部署，这使得企业可以在全球范围内建立具有容灾能力的分布式数据库系统。用户可以通过配置副本策略，将数据同步到不同的地理位置，从而在主数据中心不可用时，仍然能够保证服务的连续性。 Cassandra 的技术亮点 Gossip 协议: Cassandra 使用 Gossip 协议来维护集群节点之间的状态信息。每个节点定期与其他节点交换信息，从而快速传播集群的变化，如节点上线、下线等，确保集群状态的一致性。 Hinted Handoff: 当一个节点暂时无法响应时，其他节点会为它存储写入的提示（hints），待该节点恢复后，再将这些写入传递给它。这进一步增强了写操作的成功率和可用性。 Read Repair: Cassandra 会在读取数据时主动检查副本的一致性。如果发现不同副本上的数据不一致，它会在后台进行修复，从而确保数据的最终一致性。 Tunable Consistency (可调一致性): Cassandra 允许开发者在每次读写操作时，根据业务需求选择不同的一致性级别 (Consistency Level)。例如，可以选择 QUORUM（需要大多数副本确认写入或读取成功），或 ONE（只需要一个副本确认），这样可以在性能、可用性和一致性之间进行权衡。 CQL (Cassandra Query Language): Cassandra 提供了一种类似 SQL 的查询语言，称为 CQL。这使得熟悉 SQL 的开发者能够更容易地上传 Cassandra，降低了学习门槛。CQL 提供了丰富的数据操作和查询功能，支持索引、分页等特性。 Cassandra 的应用场景 Cassandra 的强大能力使其在众多领域有着广泛的应用： 大规模用户数据管理: 社交媒体平台、游戏平台等需要存储海量用户画像、社交关系、游戏进度等信息。 实时分析与监控: 物联网设备数据、日志数据、点击流数据等需要被实时采集、存储和分析。 推荐系统: 存储和查询用户偏好、商品信息，以支持个性化推荐。 时序数据存储: 存储传感器数据、股票行情、系统性能指标等随时间变化的数据。 内容管理系统: 存储和管理大量的媒体文件、文档等。 物联网 (IoT) 数据平台: 收集和处理来自海量物联网设备的海量传感器数据。 支付与交易系统: 处理高并发的交易请求，要求高可用性和低延迟。 Cassandra 生态系统 Cassandra 拥有一个活跃且不断壮大的生态系统。除了核心的数据库本身，还有一系列相关的工具和技术： 数据迁移工具: 帮助用户将现有数据迁移到 Cassandra。 监控和管理工具: 提供集群性能监控、故障诊断、性能调优等功能。 驱动程序: 支持多种编程语言，方便开发者集成 Cassandra 到应用程序中。 与大数据生态的集成: Cassandra 可以与 Hadoop、Spark、Kafka 等大数据处理框架无缝集成，构建完整的数据解决方案。 未来的展望 随着企业数字化转型的深入，以及对数据价值挖掘需求的不断增长，分布式数据库的重要性将愈发凸显。Cassandra 以其独特的设计理念、强大的性能和灵活的扩展性，已经证明了其在应对海量数据和高并发挑战方面的能力。无论是初创企业还是大型机构，在构建下一代数据平台时，Cassandra 都将是一个值得深入研究和选择的解决方案。它代表着数据库领域的一种未来趋势，一种能够支撑起现代互联网应用和数字经济的坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

我对《Cassandra权威指南（第2版 影印版）》的初步印象是，它在技术深度和广度上都做得相当出色。这本书不仅仅是停留在API的使用层面，而是深入剖析了Cassandra的内部工作原理，比如它的分布式架构、一致性模型、读写路径等等。当我看到关于“一致性级别”那一章时，简直被深深吸引住了。书中详细解释了不同一致性级别（如ONE, QUORUM, ALL）是如何影响数据的一致性和可用性的，以及在实际应用中如何根据业务需求进行权衡和选择。这对于我之前在设计分布式系统时遇到的“ CAP 定理”的困惑，提供了非常清晰的解答。此外，作者对Cassandra的查询优化和性能调优部分也给予了极大的关注，这对我而言是至关重要的。理解如何设计高效的数据模型，如何编写优化的查询语句，以及如何监控和诊断性能瓶颈，都是确保系统稳定运行的关键。这本书提供了大量的实践建议和案例分析，让我能够快速地将理论知识转化为实际操作，解决我项目中遇到的性能问题。它不仅仅是一本技术手册，更是一本实践指南，能够帮助开发者在实际工作中避免许多常见的陷阱。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Cassandra权威指南（第2版 影印版）》在讲解Cassandra的客户端交互和应用开发方面，也给我带来了不少启发。我之前一直认为，只要学会了API的使用，就能很好地开发Cassandra的应用，但这本书让我意识到，对底层机制的理解，对于编写高效、健壮的Cassandra应用程序至关重要。作者在讲解“数据的一致性模型”时，就非常细致地阐述了不同一致性级别对客户端读取数据的潜在影响，以及如何通过合理的客户端配置来应对这些挑战。这让我避免了之前在开发过程中可能出现的，因为对数据一致性理解不足而导致的潜在bug。此外，书中关于“数据模型设计”的建议，也非常贴合实际开发需求。它不仅仅是告诉你“应该怎么做”，更是解释了“为什么这么做”，让我能够从根本上理解如何设计出适合Cassandra特性的数据模型，从而最大化其性能和可用性。这本书让我对Cassandra的应用开发有了更深的认识，也让我对未来如何构建更复杂的分布式应用充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我对《Cassandra权威指南（第2版 影印版）》最深刻的印象，在于它对Cassandra实际部署和运维的深入探讨。很多技术书籍可能止步于理论讲解，但这本书却提供了大量关于如何实际部署、管理和维护Cassandra集群的宝贵信息。我曾经在尝试搭建Cassandra集群时遇到过各种各样的问题，从网络配置到安全设置，再到备份恢复，都让我头疼不已。这本书的“部署与管理”章节，就像是一本“救命稻草”，它详细介绍了如何规划集群拓扑，如何进行节点安装和配置，以及如何处理常见的运维挑战。特别是关于“故障转移和恢复”的部分，书中提供了清晰的步骤和策略，让我对接下来的实际操作充满了信心。此外，它对Cassandra的监控和告警机制的讲解，也让我意识到提前预防问题的关键性。理解Cassandra的各种指标，并学会如何设置有效的告警，能够帮助我们及时发现并解决潜在的问题，从而保证业务的连续性。这本书给我带来的，不仅仅是知识，更是一种在实际工作中能够踏实操作的底气。

评分☆☆☆☆☆

这本《Cassandra权威指南（第2版 影印版）》真是让我大开眼界！我一直对分布式数据库充满了好奇，而Cassandra的名字更是如雷贯耳，但真正动手去了解它的细节之前，总感觉隔着一层迷雾。拿到这本书，我最直观的感受就是它的厚重和扎实。封面设计简洁而有力，一看就不是那种浅尝辄止的读物。我当初选择它，是因为听说Cassandra在处理海量数据和高可用性方面有着独特的优势，而我手头正好有一个需要处理巨量用户行为数据的项目，对数据库的稳定性和扩展性要求极高。翻开第一页，扑面而来的是一种严谨的学术氛围，但又不失清晰的逻辑。它不像一些技术书籍那样充斥着晦涩的术语和复杂的公式，而是循序渐进地引导读者理解Cassandra的核心概念。我尤其喜欢作者在介绍数据模型时，那种抽丝剥茧般的讲解方式，将原本可能令人望而生畏的“列族”、“分区键”、“簇键”等概念，用生动的比喻和清晰的图示一一呈现。即使是对Cassandra一无所知的新手，也能从中找到学习的切入点。这本书给我的感觉，就像是在一个经验丰富的向导的带领下，一步步探索Cassandra这个复杂而强大的数据库系统，让人觉得既充实又充满信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《Cassandra权威指南（第2版 影印版）》之前，我对分布式系统的一些理论概念，例如“gossip协议”、“merkle tree”以及“compaction”等，都有所耳闻，但始终觉得不够系统和深入。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以一种非常体系化的方式，将这些分散的知识点串联起来，让我对Cassandra的整体架构有了更全面的认知。我特别欣赏作者在解释“gossip协议”时，那种将分布式系统通信的复杂性，化繁为简的处理方式。通过形象的比喻，我能清晰地理解节点之间如何互相“打招呼”，如何同步元数据，以及如何快速地传播集群状态。这对于理解Cassandra的弹性伸缩和故障恢复能力至关重要。另外，关于“compaction”的深入讲解，也让我受益匪浅。理解不同compaction策略的优缺点，以及如何根据实际工作负载来调整compaction的参数，直接关系到Cassandra的读写性能和磁盘空间占用。这本书不仅讲解了“是什么”，更深入探讨了“为什么”和“怎么做”，让我能够从根本上理解Cassandra的强大之处，并对其进行更精细化的调优。