SlideShare a Scribd company logo
1 of 30
-  データ読み書き編  - 2010/4/28 Cassandra 勉強会 @yukim の仕組み
翻訳者募集中 ! 森下 雄貴 @yukim Cassandra wiki 翻訳に参加してます http:// wiki.apache.org/cassandra/FrontPage_JP
= Bigtable + Dynamo +  α
Bigtable + α のリッチなデータモデル Keyspace ColumnFamily Column Column Column Column Column Column Column Column Column Key Key Key ColumnFamily Column Column Column Key Key SuperColumn Column Column Column SuperColumn Column Column Column SuperColumn Column Column Column SuperColumn
Dynamo をベースとした P2P の分散ハッシュテーブル キーを元に計算されたトークンがどのレンジに属するかによって、データを保持するノードが決まる。 A D G K O C
Dynamo をベースとした P2P の分散ハッシュテーブル レプリケーション戦略に基づいたデータのレプリカを保持する。 Eventual Consistent A D G K O C
Cassandra はどのノードに対しても読み書き可能。 SPoF なし。 Dynamo をベースとした P2P の分散ハッシュテーブル
操作ごとに制御可能な一貫性レベル W + R > N W:  書き込み時のレベル R:  読み込み時のレベル N:  レプリカ数 強い一貫性が得られる ZERO ANY ONE QUORUM (N/2 + 1) ALL ZERO ANY ONE QUORUM (N/2 + 1) ALL Read Write
現時点で最新の 0.6.1 をベースに 今日は書き込みと読み込みの話 Cassandra の読み書きの仕組みを紐解いてみる
書き込み編
クライアントは一貫性レベルを指定して、データの書き込み ( 登録 / 更新 / 削除 ) 要求をクラスタ内のノードに送信。 要求を受けたノードは、どのノードにデータを保持するかを決定し、要求をフォワードする。 insert batch_mutate remove 書き込み要求 データを保持するノードへ要求をフォワード
書き込み要求 ,[object Object],[object Object],[object Object],一貫性レベルに応じて挙動がかわる。 を行い書き込み要求をフォワードするノードを決定。 ( ローカルの場合もある ) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
1. トークンを計算し、データを保持するノードを決定 <Partitioner> org.apache.cassandra.dht.RandomPartitioner </Partitioner> プラッガブル パーティショニング方法 (IPartitioner の実装 ) に基づいてどのノードに属するデータかを決定 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
2.  レプリケーションを保持するノードを決定 レプリケーション戦略 ,[object Object],[object Object],[object Object],こちらもプラッガブル <ReplicaPlacementStrategy> org.apache.cassandra.locator.RackUnawareStrategy </ReplicaPlacementStrategy>
3. Hinted Handoff の必要性を判定 ノード故障の判定 ,[object Object],[object Object],Hinted Handoff ,[object Object]
書き込み要求を受け取ったノードでは… CommitLog Memtable SSTable フラッシュ (flush) =>  非同期 メモリ上 ディスク上
設定 ( デフォルト :128MB) されたサイズに到達するとログがローテートされる コミットログヘッダ RowMutation +  チェックサム (CRC32) CF ごとのダーティフラグ CF ごとのファイルポジション リプレイを開始するポジション リプレイが必要か CommitLog セグメント CommitLog ,[object Object],[object Object],[object Object],RowMutation +  チェックサム (CRC32) RowMutation +  チェックサム (CRC32)
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],<CommitLogSync> CommitLog <CommitLogDirectory> <CommitLogRotationThresholdInMB> ,[object Object],[object Object]
Memtable Key Column Column Column Token で ソート カラム名でソート Memtable ,[object Object],(Token, Key) ColumFamily (Token, Key) (Token, Key) OrderPreservingPartitioner のみ キーでのソートが保証される
Memtable < MemtableThroughputInMB > < MemtableFlushAfterMinutes > < MemtableOperationsInMillions > ,[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],SSTable Bloom Filter Index Data Memtable の内容が格納されたデータファイル。 あるキーがデータファイルに存在するか ( ただし偽陽性 ) をコンパクトに 知るためのファイル。 ( おそらく )  キーに対応するデータの位置を保存。
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],コンパクション (Compaction) 2 種類のコンパクション ,[object Object],[object Object],[object Object],ディスクの残量に注意 !
[object Object],( 補足 )  データの削除 分散環境での削除 Tombstone と <GCGraceSeconds> ,[object Object],[object Object]
読み込み編
読み込み要求 一貫性レベルに応じて挙動がかわる。 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Read Repair ,[object Object],[object Object],[object Object]
読み込み要求を受けたノードでは… Memtable SSTable メモリ上 ディスク上 読み込み Row Cache
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],キャッシュ Cassandra は 2 種類のキャッシュを備える
Bloom Filter 、 Index の活用 Memtable 、 SSTable からの読み込み すべての SSTable ファイルからあるキーを探し出す必要があるため、極力ムダを省きたい。 まず Bloom Filter をチェックし、読み込む SSTable のファイルを絞り込む。
まとめ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

More Related Content

What's hot

[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要Google Cloud Platform - Japan
 
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
Apache Hadoop YARNとマルチテナントにおけるリソース管理
Apache Hadoop YARNとマルチテナントにおけるリソース管理Apache Hadoop YARNとマルチテナントにおけるリソース管理
Apache Hadoop YARNとマルチテナントにおけるリソース管理Cloudera Japan
 
Apache Avro vs Protocol Buffers
Apache Avro vs Protocol BuffersApache Avro vs Protocol Buffers
Apache Avro vs Protocol BuffersSeiya Mizuno
 
初心者向けMongoDBのキホン!
初心者向けMongoDBのキホン!初心者向けMongoDBのキホン!
初心者向けMongoDBのキホン!Tetsutaro Watanabe
 
地理分散DBについて
地理分散DBについて地理分散DBについて
地理分散DBについてKumazaki Hiroki
 
トランザクションの設計と進化
トランザクションの設計と進化トランザクションの設計と進化
トランザクションの設計と進化Kumazaki Hiroki
 
分散システムについて語らせてくれ
分散システムについて語らせてくれ分散システムについて語らせてくれ
分散システムについて語らせてくれKumazaki Hiroki
 
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)NTT DATA OSS Professional Services
 
Apache Kafka & Kafka Connectを に使ったデータ連携パターン(改めETLの実装)
Apache Kafka & Kafka Connectを に使ったデータ連携パターン(改めETLの実装)Apache Kafka & Kafka Connectを に使ったデータ連携パターン(改めETLの実装)
Apache Kafka & Kafka Connectを に使ったデータ連携パターン(改めETLの実装)Keigo Suda
 
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーションアーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーションMasahiko Sawada
 
Fluentdのお勧めシステム構成パターン
Fluentdのお勧めシステム構成パターンFluentdのお勧めシステム構成パターン
Fluentdのお勧めシステム構成パターンKentaro Yoshida
 
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
Spring CloudとZipkinを利用した分散トレーシング
Spring CloudとZipkinを利用した分散トレーシングSpring CloudとZipkinを利用した分散トレーシング
Spring CloudとZipkinを利用した分散トレーシングRakuten Group, Inc.
 
PG-REXで学ぶPacemaker運用の実例
PG-REXで学ぶPacemaker運用の実例PG-REXで学ぶPacemaker運用の実例
PG-REXで学ぶPacemaker運用の実例kazuhcurry
 
単なるキャッシュじゃないよ!?infinispanの紹介
単なるキャッシュじゃないよ!?infinispanの紹介単なるキャッシュじゃないよ!?infinispanの紹介
単なるキャッシュじゃないよ!?infinispanの紹介AdvancedTechNight
 

What's hot (20)

[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
 
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
 
Apache Hadoop YARNとマルチテナントにおけるリソース管理
Apache Hadoop YARNとマルチテナントにおけるリソース管理Apache Hadoop YARNとマルチテナントにおけるリソース管理
Apache Hadoop YARNとマルチテナントにおけるリソース管理
 
Apache Avro vs Protocol Buffers
Apache Avro vs Protocol BuffersApache Avro vs Protocol Buffers
Apache Avro vs Protocol Buffers
 
初心者向けMongoDBのキホン!
初心者向けMongoDBのキホン!初心者向けMongoDBのキホン!
初心者向けMongoDBのキホン!
 
地理分散DBについて
地理分散DBについて地理分散DBについて
地理分散DBについて
 
トランザクションの設計と進化
トランザクションの設計と進化トランザクションの設計と進化
トランザクションの設計と進化
 
分散システムについて語らせてくれ
分散システムについて語らせてくれ分散システムについて語らせてくれ
分散システムについて語らせてくれ
 
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajpAt least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
 
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
 
Apache Spark の紹介(前半:Sparkのキホン)
Apache Spark の紹介(前半:Sparkのキホン)Apache Spark の紹介(前半:Sparkのキホン)
Apache Spark の紹介(前半:Sparkのキホン)
 
KafkaとPulsar
KafkaとPulsarKafkaとPulsar
KafkaとPulsar
 
Apache Kafka & Kafka Connectを に使ったデータ連携パターン(改めETLの実装)
Apache Kafka & Kafka Connectを に使ったデータ連携パターン(改めETLの実装)Apache Kafka & Kafka Connectを に使ったデータ連携パターン(改めETLの実装)
Apache Kafka & Kafka Connectを に使ったデータ連携パターン(改めETLの実装)
 
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーションアーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
 
Fluentdのお勧めシステム構成パターン
Fluentdのお勧めシステム構成パターンFluentdのお勧めシステム構成パターン
Fluentdのお勧めシステム構成パターン
 
リペア時間短縮にむけた取り組み@Yahoo! JAPAN #casstudy
リペア時間短縮にむけた取り組み@Yahoo! JAPAN #casstudyリペア時間短縮にむけた取り組み@Yahoo! JAPAN #casstudy
リペア時間短縮にむけた取り組み@Yahoo! JAPAN #casstudy
 
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
 
Spring CloudとZipkinを利用した分散トレーシング
Spring CloudとZipkinを利用した分散トレーシングSpring CloudとZipkinを利用した分散トレーシング
Spring CloudとZipkinを利用した分散トレーシング
 
PG-REXで学ぶPacemaker運用の実例
PG-REXで学ぶPacemaker運用の実例PG-REXで学ぶPacemaker運用の実例
PG-REXで学ぶPacemaker運用の実例
 
単なるキャッシュじゃないよ!?infinispanの紹介
単なるキャッシュじゃないよ!?infinispanの紹介単なるキャッシュじゃないよ!?infinispanの紹介
単なるキャッシュじゃないよ!?infinispanの紹介
 

Similar to Cassandraのしくみ データの読み書き編

cassandra調査レポート
cassandra調査レポートcassandra調査レポート
cassandra調査レポートAkihiro Kuwano
 
社内サーバインフラ勉強会(DB)
社内サーバインフラ勉強会(DB)社内サーバインフラ勉強会(DB)
社内サーバインフラ勉強会(DB)Masahiro NAKAYAMA
 
SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門
SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門
SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門Daiyu Hatakeyama
 
RとSQLiteで気軽にデータベース作成
RとSQLiteで気軽にデータベース作成RとSQLiteで気軽にデータベース作成
RとSQLiteで気軽にデータベース作成弘毅 露崎
 
LTO/オートローダー/仮想テープライブラリの基礎知識
LTO/オートローダー/仮想テープライブラリの基礎知識LTO/オートローダー/仮想テープライブラリの基礎知識
LTO/オートローダー/仮想テープライブラリの基礎知識MKT International Inc.
 
Amazon ElastiCache - AWSマイスターシリーズ
Amazon ElastiCache - AWSマイスターシリーズAmazon ElastiCache - AWSマイスターシリーズ
Amazon ElastiCache - AWSマイスターシリーズSORACOM, INC
 
Guide to Cassandra for Production Deployments
Guide to Cassandra for Production DeploymentsGuide to Cassandra for Production Deployments
Guide to Cassandra for Production Deploymentssmdkk
 
Linux Kernel Seminar in tripodworks
Linux Kernel Seminar in tripodworksLinux Kernel Seminar in tripodworks
Linux Kernel Seminar in tripodworkstripodworks
 
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化Takekazu Omi
 
MongoDB Configパラメータ解説
MongoDB Configパラメータ解説MongoDB Configパラメータ解説
MongoDB Configパラメータ解説Shoken Fujisaki
 
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0Satoshi Kume
 
Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)Yoshinori Matsunobu
 
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...Insight Technology, Inc.
 
Java EE7 䛸㻌JCache 
Java EE7 䛸㻌JCache Java EE7 䛸㻌JCache 
Java EE7 䛸㻌JCache maruyama097
 
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)softlayerjp
 
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)chenree3
 

Similar to Cassandraのしくみ データの読み書き編 (20)

cassandra調査レポート
cassandra調査レポートcassandra調査レポート
cassandra調査レポート
 
社内サーバインフラ勉強会(DB)
社内サーバインフラ勉強会(DB)社内サーバインフラ勉強会(DB)
社内サーバインフラ勉強会(DB)
 
SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門
SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門
SQL Server 使いのための Azure Synapse Analytics - Spark 入門
 
RとSQLiteで気軽にデータベース作成
RとSQLiteで気軽にデータベース作成RとSQLiteで気軽にデータベース作成
RとSQLiteで気軽にデータベース作成
 
LTO/オートローダー/仮想テープライブラリの基礎知識
LTO/オートローダー/仮想テープライブラリの基礎知識LTO/オートローダー/仮想テープライブラリの基礎知識
LTO/オートローダー/仮想テープライブラリの基礎知識
 
20120117 13 meister-elasti_cache-public
20120117 13 meister-elasti_cache-public20120117 13 meister-elasti_cache-public
20120117 13 meister-elasti_cache-public
 
Amazon ElastiCache - AWSマイスターシリーズ
Amazon ElastiCache - AWSマイスターシリーズAmazon ElastiCache - AWSマイスターシリーズ
Amazon ElastiCache - AWSマイスターシリーズ
 
Guide to Cassandra for Production Deployments
Guide to Cassandra for Production DeploymentsGuide to Cassandra for Production Deployments
Guide to Cassandra for Production Deployments
 
第31回「今アツい、分散ストレージを語ろう」(2013/11/28 on しすなま!)
第31回「今アツい、分散ストレージを語ろう」(2013/11/28 on しすなま!)第31回「今アツい、分散ストレージを語ろう」(2013/11/28 on しすなま!)
第31回「今アツい、分散ストレージを語ろう」(2013/11/28 on しすなま!)
 
Linux Kernel Seminar in tripodworks
Linux Kernel Seminar in tripodworksLinux Kernel Seminar in tripodworks
Linux Kernel Seminar in tripodworks
 
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
Persistence on Azure - Microsoft Azure の永続化
 
MongoDB Configパラメータ解説
MongoDB Configパラメータ解説MongoDB Configパラメータ解説
MongoDB Configパラメータ解説
 
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
AutoDock_Raccoon_japanese_ver.1.0
 
SQL Server 入門
SQL Server 入門SQL Server 入門
SQL Server 入門
 
Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
Linux/DB Tuning (DevSumi2010, Japanese)
 
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...
 
Mysql casial01
Mysql casial01Mysql casial01
Mysql casial01
 
Java EE7 䛸㻌JCache 
Java EE7 䛸㻌JCache Java EE7 䛸㻌JCache 
Java EE7 䛸㻌JCache 
 
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
 
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
B 8スポンサー講演資料 osnexus steven umbehocker (アファーム・ビジネスパートナーズ株)
 

More from Yuki Morishita

DataStax EnterpriseでApache Tinkerpop入門
DataStax EnterpriseでApache Tinkerpop入門DataStax EnterpriseでApache Tinkerpop入門
DataStax EnterpriseでApache Tinkerpop入門Yuki Morishita
 
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界Yuki Morishita
 
DataStax Enterpriseによる大規模グラフ解析
DataStax Enterpriseによる大規模グラフ解析DataStax Enterpriseによる大規模グラフ解析
DataStax Enterpriseによる大規模グラフ解析Yuki Morishita
 
サンプルアプリケーションで学ぶApache Cassandraを使ったJavaアプリケーションの作り方
サンプルアプリケーションで学ぶApache Cassandraを使ったJavaアプリケーションの作り方サンプルアプリケーションで学ぶApache Cassandraを使ったJavaアプリケーションの作り方
サンプルアプリケーションで学ぶApache Cassandraを使ったJavaアプリケーションの作り方Yuki Morishita
 
サンプルで学ぶCassandraアプリケーションの作り方
サンプルで学ぶCassandraアプリケーションの作り方サンプルで学ぶCassandraアプリケーションの作り方
サンプルで学ぶCassandraアプリケーションの作り方Yuki Morishita
 
分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph
分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph
分散グラフデータベース DataStax Enterprise GraphYuki Morishita
 
事例で学ぶApache Cassandra
事例で学ぶApache Cassandra事例で学ぶApache Cassandra
事例で学ぶApache CassandraYuki Morishita
 
Apache Cassandra最新情報まとめ
Apache Cassandra最新情報まとめApache Cassandra最新情報まとめ
Apache Cassandra最新情報まとめYuki Morishita
 
Datastax Enterpriseをはじめよう
Datastax EnterpriseをはじめようDatastax Enterpriseをはじめよう
Datastax EnterpriseをはじめようYuki Morishita
 
How you can contribute to Apache Cassandra
How you can contribute to Apache CassandraHow you can contribute to Apache Cassandra
How you can contribute to Apache CassandraYuki Morishita
 

More from Yuki Morishita (12)

Apache cassandra v4.0
Apache cassandra v4.0Apache cassandra v4.0
Apache cassandra v4.0
 
DataStax EnterpriseでApache Tinkerpop入門
DataStax EnterpriseでApache Tinkerpop入門DataStax EnterpriseでApache Tinkerpop入門
DataStax EnterpriseでApache Tinkerpop入門
 
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
 
DataStax Enterpriseによる大規模グラフ解析
DataStax Enterpriseによる大規模グラフ解析DataStax Enterpriseによる大規模グラフ解析
DataStax Enterpriseによる大規模グラフ解析
 
サンプルアプリケーションで学ぶApache Cassandraを使ったJavaアプリケーションの作り方
サンプルアプリケーションで学ぶApache Cassandraを使ったJavaアプリケーションの作り方サンプルアプリケーションで学ぶApache Cassandraを使ったJavaアプリケーションの作り方
サンプルアプリケーションで学ぶApache Cassandraを使ったJavaアプリケーションの作り方
 
サンプルで学ぶCassandraアプリケーションの作り方
サンプルで学ぶCassandraアプリケーションの作り方サンプルで学ぶCassandraアプリケーションの作り方
サンプルで学ぶCassandraアプリケーションの作り方
 
分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph
分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph
分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph
 
事例で学ぶApache Cassandra
事例で学ぶApache Cassandra事例で学ぶApache Cassandra
事例で学ぶApache Cassandra
 
Apache Cassandra最新情報まとめ
Apache Cassandra最新情報まとめApache Cassandra最新情報まとめ
Apache Cassandra最新情報まとめ
 
Datastax Enterpriseをはじめよう
Datastax EnterpriseをはじめようDatastax Enterpriseをはじめよう
Datastax Enterpriseをはじめよう
 
How you can contribute to Apache Cassandra
How you can contribute to Apache CassandraHow you can contribute to Apache Cassandra
How you can contribute to Apache Cassandra
 
CQL3 in depth
CQL3 in depthCQL3 in depth
CQL3 in depth
 

Recently uploaded

NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?akihisamiyanaga1
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...博三 太田
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineerYuki Kikuchi
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)UEHARA, Tetsutaro
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfFumieNakayama
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfFumieNakayama
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)Hiroshi Tomioka
 

Recently uploaded (8)

NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
 
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察  ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
 
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
 
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
 
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdfAWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
 
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdfクラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
 

Cassandraのしくみ データの読み書き編