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Cassandra Lyon JUG
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Gérald Quintana
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Présentation Cassandra au Lyon JUG le 15/06/2015
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Cassandra Lyon JUG
1.
Cassandra
2.
Qui suis je? @gerald_quintana Zenika
Lyon Cassandra Trainer
3.
En quelques mots ●
Distribuée ● Master-less ● Scalabilité linéaire ● Tolérance aux pannes ● Performances ● Consistance réglable ● Multi-datacenter
4.
Cas d’utilisations
5.
Distribution
6.
Distribution
7.
Réplication
8.
Elasticité
9.
Virtual nodes
10.
Scalabilité linéaire http://techblog.netflix.com/2011/11/benchmarking-cassandra-scalability-on.html
11.
Coordination
12.
Multi-datacenter
13.
Consistance
14.
Consistance
15.
Consistance
16.
Consistance
17.
Consistance
18.
Modèle orienté colonnes
19.
CQL CREATE TABLE utilisateur( id_utilisateur
UUID, login VARCHAR, date_naissance TIMESTAMP, roles SET<VARCHAR>, PRIMARY KEY (id_utilisateur) ); INSERT INTO utilisateur(id_utilisateur, login, date_naissance, roles) VALUES ('abc123...', 'jdoe', '1978-04-06',{'blogger','geek'}); SELECT * FROM utilisateur WHERE id_utilisateur='abc123...';
20.
Modèle orienté colonnes Map<PartitionKey,
SortedMap<ColumnKey, ColumnValue>>
21.
CQL CREATE TABLE message( id_utilisateur
UUID, id_message TIMEUUID, message VARCHAR, PRIMARY KEY (id_utilisateur, id_message) ); INSERT INTO message(id_utilisateur, id_message, message) VALUES ('abc123...', now(),'Vive Cassandra'); SELECT * FROM message WHERE id_utilisateur='abc123...'; SELECT message FROM message WHERE id_utilisateur='abc123...' AND id_message='cde456...';
22.
Performances ● Ecriture :
Append-only + Compaction ● Lecture : Modélisation, Réplication, Cache
23.
Installation ● Pré-requis: Linux,
Java, Python, NTP ● 1 seul process, 1 seul type de noeud
24.
Cassandra et DataStax ●
Apache Cassandra 2.1.6 ● DataStax Community 2.1.6 + Intégration OpsCenter Community + Package RPM, DEB, MSI ● DataStax Enterprise 4.7 + Intégration Hadoop & Spark + Intégration SolR + Sécurité avancée : Kerberos, cryptage... + In memory + Support
Editor's Notes
Distribué = cluster, != si vos données tiennent dans un smartphone Masterless ~= peer to peer, décentralisée, pas d’élection de maître
Grosse structures/Startup Local/International Catalogues, collections, playlist Recommandation, personnalisation Détection de fraude Messagerie Objets connectés, capteurs
Distribution ou partitionning On ne configure pas un nombre de partition/shards Token: entier 128bits Plage de tokens: disjointes et contigües
Les données sont distribuées de manière homogène
Tolérance aux pannes Distribution de la charge Rack-awereness
Adapter la taille en fonction de la charge
Différent d'un master Load balancing et failover de la charge de coordination Load balancing et failover pour l’accès aux réplicas
Découpage Géographique ou Logique Placement des réplicas et Facteur de réplication Cloud: Google, Amazon , CloudStack
Write CL ALL Concurrence Last Write Wins
Write CL ONE Hinted handoff
Read CL ALL Read repair
Read CL ONE
En pratique One est un bon choix Consistance par requête et par datacenter
Create: type composite, pas de contrainte Insert: pas de contrainte, CAS Select: pas de join/group by/like, alternatives dénormaliser, SolR, Spark SQL
Ecritures disque séquentielle vs aléatoire Pas de Read-before-Write
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