Cassandra操作入门

骑猪看日落 2021-12-22 03:03 428阅读 0赞

**1. Cassandra是什么**

Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身。Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩放性，被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

详细参看:[http://zh.wikipedia.org/wiki/Cassandra][http_zh.wikipedia.org_wiki_Cassandra]

**2. 下载、安装、运行服务端及客户端**

下载：[http://cassandra.apache.org/download/][http_cassandra.apache.org_download]

安装：因Cassandra是JAVA编写，所以理论上是在具有JDK6及上版本的机器上都可以运行，官方测试的和JDK有OpenJDK 及Sun的JDK。

运行服务端：在WINDOWS上可不用修改任何文件，直接运行bin/cassandra.bat；

在Linux上，如果不修改配置文件，一定要保证目录“/var/log/cassandra”及“/var/lib/cassandra”是必须存在的，并且拥有权限，直接运行bin/cassandra

运行客户端：

在windows上面运行bin/cassandra-cli.bat，linux上面运行bin/cassandra-cli，没有报错且出现类似这样的提示符就说明成功连接上了：

\[default\]

**3、配置文件**

conf/cassandra.yaml：这个是核心配置文件，包括各种策略、数据日志及cache data存放的地方等，如数据文件的配置项“data\_file\_directories”，上面我们是直接启动了cassandra，默认在的日志及数据存放目录分别是：

Windows：

在Cassandra运行的所在盘的根目录下面，会有一个var这样的目录，然后下面分别会有log、lib目录分别用于存放数据及日志；

Linux：

存放日志及数据的目录是“/var/log/cassandra”及“/var/lib/cassandra”

详细的配置项就自己看了。

**4、操作示例**

4.1 简介

Cassandra的操作命令，类似于我们平时操作的关系数据库一样，对熟悉MYSQL的朋友来说，看到的都会是一些熟悉的身影，如创建是用create，删除是用drop，更新是用update，查看对象是用show，要使用某个列族长则用use，非常的好记。如果是第一次使用，建设还是看这个官方的入门操作文档吧：[http://wiki.apache.org/cassandra/GettingStarted][http_wiki.apache.org_cassandra_GettingStarted]。

4.2 创建keyspace

Cassandra的存储抽象结构和数据库一样，keyspace对应关系数据库的database或schema，column family对应于table，所以我们现在就和操作关系数据库一样，在连上去过后的第一步，就是创建一个keyspace（注：如果不知道命令如何使用，打入help命令，很多东西都可以看到如何使用）：

create keyspace myspace
    	with placement_strategy='org.apache.cassandra.locator.SimpleStrategy'
    	and strategy_options={replication_factor:1};

第一行很简单理解，就是创建一个名为myspace的keyspace，第二行就是存储策略，这里共有三种存储策略，第三行就是指定的存储策略的参数选项了。三种存储策略分别是：

org.apache.cassandra.locator.SimpleStrategy
    org.apache.cassandra.locator.NetworkTopologyStrategy
    org.apache.cassandra.locator.OldNetworkTopologyStrategy

SimpleStrategy针对是一个data center中的多个存储节点(node)的存储，strategy\_options表示数据存储所有存储节点(node)的复本数量，选择node的规则是在data center中按照顺时针的方向进行选择；

NetworkTopologyStrategy是针对多个data center的情况进行处理，这个是以防同一个data center中的所以节点同时出现问题，如掉电；

OldNetworkTopologyStrategy，这个可能会很少用上了，对data center的个数及复本的数量支持的有限，有了NetworkTopologyStrategy就不需要OldNetworkTopologyStrategy了。

详细请参看：[http://www.datastax.com/docs/1.0/cluster\_architecture/replication][http_www.datastax.com_docs_1.0_cluster_architecture_replication]

4.3 创建column family

首先得选择我们刚才创建的keyspace：

use myspace;

创建column family：

create column family mycolumn               
    	with key_validation_class = 'UTF8Type'    
    	and comparator = 'UTF8Type'               
    	and default_validation_class = 'UTF8Type';

4.4 插入及获取数据库

插入数据：

set mycolumn[1][name1]=tom;

获取数据：

get mycolumn[1];

会显示如下：

[default@myspace] get mycolumn[1];
    => (name=name1, value=tom, timestamp=1374485996562000)
    Returned 1 results.
    Elapsed time: 7.99 msec(s).

4.5、通过JAVA操作Cassandra

Hector是一个比较好的选择，完全开源，这个是GitHub的源码地址：[https://github.com/rantav/hector][https_github.com_rantav_hector]，以下是一个基于Hector的CRUB的示例，依赖的包在Cassandra的lib目录下面就可以找到：

package test.cassandra;
    
    import me.prettyprint.cassandra.serializers.StringSerializer;
    import me.prettyprint.hector.api.Cluster;
    import me.prettyprint.hector.api.Keyspace;
    import me.prettyprint.hector.api.beans.ColumnSlice;
    import me.prettyprint.hector.api.beans.Rows;
    import me.prettyprint.hector.api.factory.HFactory;
    import me.prettyprint.hector.api.mutation.Mutator;
    import me.prettyprint.hector.api.query.MultigetSliceQuery;
    import me.prettyprint.hector.api.query.QueryResult;
    import me.prettyprint.hector.api.query.SliceQuery;
    
    public class CassandraExample {
    
    	// The string serializer translates the byte[] to and from String using
    	// utf-8 encoding
    	private static StringSerializer stringSerializer = StringSerializer.get();
    
    	public static void insertData() {
    		try {
    			// Create a cluster object from your existing Cassandra cluster
    			Cluster cluster = HFactory.getOrCreateCluster("Test Cluster", "localhost:9160");
    
    			// Create a keyspace object from the existing keyspace we created
    			// using CLI
    			Keyspace keyspace = HFactory.createKeyspace("AuthDB", cluster);
    
    			// Create a mutator object for this keyspace using utf-8 encoding
    			Mutator<String> mutator = HFactory.createMutator(keyspace, stringSerializer);
    
    			// Use the mutator object to insert a column and value pair to an
    			// existing key
    			mutator.insert("sample", "authCollection", HFactory.createStringColumn("username", "admin"));
    			mutator.insert("sample", "authCollection", HFactory.createStringColumn("password", "admin"));
    
    			System.out.println("Data Inserted");
    			System.out.println();
    		} catch (Exception ex) {
    			System.out.println("Error encountered while inserting data!!");
    			ex.printStackTrace();
    		}
    	}
    
    	public static void retrieveData() {
    		try {
    			// Create a cluster object from your existing Cassandra cluster
    			Cluster cluster = HFactory.getOrCreateCluster("Test Cluster", "localhost:9160");
    
    			// Create a keyspace object from the existing keyspace we created
    			// using CLI
    			Keyspace keyspace = HFactory.createKeyspace("AuthDB", cluster);
    			SliceQuery<String, String, String> sliceQuery = HFactory.createSliceQuery(keyspace, stringSerializer, stringSerializer, stringSerializer);
    			sliceQuery.setColumnFamily("authCollection").setKey("sample");
    			sliceQuery.setRange("", "", false, 4);
    
    			QueryResult<ColumnSlice<String, String>> result = sliceQuery.execute();
    			System.out.println("\nInserted data is as follows:\n" + result.get());
    			System.out.println();
    		} catch (Exception ex) {
    			System.out.println("Error encountered while retrieving data!!");
    			ex.printStackTrace();
    		}
    	}
    
    	public static void updateData() {
    		try {
    
    			// Create a cluster object from your existing Cassandra cluster
    			Cluster cluster = HFactory.getOrCreateCluster("Test Sample", "localhost:9160");
    
    			// Create a keyspace object from the existing keyspace we created
    			// using CLI
    			Keyspace keyspace = HFactory.createKeyspace("AuthDB", cluster);
    
    			// Create a mutator object for this keyspace using utf-8 encoding
    			Mutator<String> mutator = HFactory.createMutator(keyspace, stringSerializer);
    
    			// Use the mutator object to update a column and value pair to an
    			// existing key
    			mutator.insert("sample", "authCollection", HFactory.createStringColumn("username", "administrator"));
    
    			// Check if data is updated
    			MultigetSliceQuery<String, String, String> multigetSliceQuery = HFactory.createMultigetSliceQuery(keyspace, stringSerializer, stringSerializer, stringSerializer);
    			multigetSliceQuery.setColumnFamily("authCollection");
    			multigetSliceQuery.setKeys("sample");
    
    			// The 3rd parameter returns the columns in reverse order if true
    			// The 4th parameter in setRange determines the maximum number of
    			// columns returned per key
    			multigetSliceQuery.setRange("username", "", false, 1);
    			QueryResult<Rows<String, String, String>> result = multigetSliceQuery.execute();
    			System.out.println("Updated data..." + result.get());
    
    		} catch (Exception ex) {
    			System.out.println("Error encountered while updating data!!");
    			ex.printStackTrace();
    		}
    	}
    
    	public static void deleteData() {
    		try {
    
    			// Create a cluster object from your existing Cassandra cluster
    			Cluster cluster = HFactory.getOrCreateCluster("Test Cluster", "localhost:9160");
    
    			// Create a keyspace object from the existing keyspace we created
    			// using CLI
    			Keyspace keyspace = HFactory.createKeyspace("AuthDB", cluster);
    
    			// Create a mutator object for this keyspace using utf-8 encoding
    			Mutator<String> mutator = HFactory.createMutator(keyspace, stringSerializer);
    
    			// Use the mutator object to delete row
    			mutator.delete("sample", "authCollection", null, stringSerializer);
    
    			System.out.println("Data Deleted!!");
    
    			// try to retrieve data after deleting
    			SliceQuery<String, String, String> sliceQuery = HFactory.createSliceQuery(keyspace, stringSerializer, stringSerializer, stringSerializer);
    			sliceQuery.setColumnFamily("authCollection").setKey("sample");
    			sliceQuery.setRange("", "", false, 4);
    
    			QueryResult<ColumnSlice<String, String>> result = sliceQuery.execute();
    			System.out.println("\nTrying to Retrieve data after deleting the key 'sample':\n" + result.get());
    
    			// close connection
    			cluster.getConnectionManager().shutdown();
    
    		} catch (Exception ex) {
    			System.out.println("Error encountered while deleting data!!");
    			ex.printStackTrace();
    		}
    	}
    
    	public static void main(String[] args) {
    
    		insertData();
    		retrieveData();
    		updateData();
    		deleteData();
    
    	}
    }

**5、搭建及验证多节点集群**

Cassandra是基于Gossip协议，水平扩展是非常的方便，增加新的节点，不需要重启服务，他们会自动发现，因页搭建单个集群的多结点，是非常简单的一件事情，只需要做几件事情：

5.1 在conf/cassandra.yaml中的“seed\_provider”指定现在有的节点IP，这里的IP一定要是基于当前网卡的IP地址，而不能够是127.0.0.1之类的：

seeds: "192.168.26.128,192.168.2.204"

分隔符为逗号，可以同时指定多个IP；

5.2 指定listen\_address，这个是用于监听其它节点，这里一定要写成当前节点的网站IP地址，如：192.168.26.128；

5.3 指定rpc\_address，这个设置是表示在哪里监听客户端，因为某个服务器可能有多个网卡，这里可以设置为与listen\_address的值一样，也可以设置为0.0.0.0，表示监听所有的网卡。

上面就完全成了一个存储节点的配置，搭建多个节点，只需要将这些这个结点上的Cassandra拷贝到新的结点服务器上去就可以了，需要做的就是修改listen\_address及rpc\_address为新的结点的网卡IP地址，seeds就不用修改了。

搭建这样就OK了，下面我们就验证一下了。

5.4 验证多点节集群  
Cassandra自带非常好的工具接口nodetool，它通过JMX的方式将命令发送到cassandra上去执行，然后得到返回结果。当前nodetool只能够具有cassandra环境的节点上面执行，因为它需要共享cassandra本身的一些配置文件，如log4j等。执行nodetool需要带IP和JMX端口，命令格式为“nodetool -host <host> -port <JMX\_PORT> <command>”，示例如下：

nodetool -host 192.168.26.128 -port 7199 ring

注：JMX\_PORT这个变量在cassandra-env.sh里面有设置，里面可以看到值为7199，但是windows的配置文件中没有看到有，应该是默认为7199吧。  
noodtool常用的命令有

ring — ring命令用于查看集群的节点信息，ring来源于[consistent hash][]，在consistent hash中，各个节点组成一个环，通常称为ring。

ring命令的输出中包括当前集群的节点，各个节点的状态（Up还是Down），节点的load（数据量），节点在ring上的位置等信息。

示例输出：

Starting NodeTool
    Note: Ownership information does not include topology; for complete information,
     specify a keyspace
    
    Datacenter: datacenter1
    ==========
    Address         Rack        Status State   Load            Owns                T
    oken
                                                                                   7
    160946931665707836
    192.168.26.128  rack1       Up     Normal  78.18 KB        43.86%              -
    3195122621607553968
    192.168.2.204   rack1       Up     Normal  81.56 KB        56.14%              7
    160946931665707836

这个示例里面显示了两个节点，当前状态都是Up。

info — info命令用于显示一个节点的信息，包括当前的load（数据量），运行时间，内存使用情况等。

示例输出：

Starting NodeTool
    Token            : -3195122621607553968
    ID               : 1c65f178-0742-4379-bd8d-9011b9f7c4a3
    Gossip active    : true
    Thrift active    : true
    Load             : 78.18 KB
    Generation No    : 1374563151
    Uptime (seconds) : 3802
    Heap Memory (MB) : 18.18 / 1022.44
    Data Center      : datacenter1
    Rack             : rack1
    Exceptions       : 0
    Key Cache        : size 952 (bytes), capacity 53477376 (bytes), 43 hits, 59 requ
    ests, 0.729 recent hit rate, 14400 save period in seconds
    Row Cache        : size 0 (bytes), capacity 0 (bytes), 0 hits, 0 requests, NaN r
    ecent hit rate, 0 save period in seconds

cfstats — 查看各个column family的详细信息，包括读写次数、响应时间、memtable、sstable等。

输出比较多，就不贴示例输出了。