Astra DB gives JavaScript developers a complete data API and out-of-the-box integrations that make it easier to build production RAG apps with high relevancy and low latency.
更新履歴 2014/12/17 遅くなってしまいましたが、Yahoo! JAPANの発表資料をSlideShareにて公開しました。 http://www.slideshare.net/techblogyahoo/cassandra-meetupintokyoyahoojapan 2014/11/21 会場の調整をさせていただきまして、定員を再度増員させていただきました。(75名) ソフトバンクモバイル様にご登壇いただけることになりました。 ウルシステムズ様にご登壇いただけることになりました。 受付の時間を更新いたしました。 2014/11/13 会場の調整が出来ましたので、定員を30名から50名まで拡大いたしました。 Yahoo! JAPANの発表者とプロフィールを更新しました。 概要 Cassandraの普及とビジネス展開を行っていますDataStax日本法人の主催にて、Cassand
はじめまして。インフラ&コアテク本部の鳥垣と申します。普段はAmeba Smart Phone PlatformやAmebaの基幹系サービス全般のインフラを見る仕事をしております。 昨今fluentd + Elasticsearch + kibanaを使ったリアルタイムモニタリングが流行っていますが、これを使ってCassandraのステータスをモニタリングするシステムを作ってみましたので、そのお話をさせていただければと思います。 構築のきっかけこちらのサイトにてdstatのモニタリングをkibanaでやっている記事を拝見し、Cassandraのステータスも同じようにリアルタイムグラフの描画ができないかと考えました。 以前にWebSocketで監視もリアルタイムにという記事でもあるとおりリアルタイムモニタの仕組みはありましたが、kibanaの検証も兼ねてリアルタイムのグラフ描画にチャレンジし
Cassandra の Column Family は、全体としては以下のような2次元のMapのような構造をしています。 上記の RowKey は CQL では Partition Keyと呼ばれていて、この Partition Key 単位でノードにデータが配置されます。 また、CQLでは主キーかつPartition Keyでない ColumnKey をClustering Columnと呼んでいます (名前の通り、あるPartition中でこのキーでKVの塊をつくるから)。 単一パーティションにread/write が大量に発生すると、特定のノードの負荷が上がることになります。 負荷分散を考慮してPartition Keyを決める必要があります。 refs: http://ameblo.jp/principia-ca/entry-11886808914.html CQL で作ったデータ
We introduced sstableloader back in 0.8.1, in order to do bulk loading data into Cassandra. When it was first introduced, we wrote a blog post about its usage along with generating SSTable to bulk load. Now, Cassandra version 2.1.0 was released, and bulk loading has been evolved since the old blog post. Let's see how the change makes our life easier than before. What's changed? Specific changes ar
Cassandra Day SV 2014: Fundamentals of Apache Cassandra Data ModelingDataStax Academy
Apache Software Foundation(ASF)は9月11日(米国時間)、オープンソースの分散型データベースシステム「Apache Cassandra 2.1」をリリースした。バージョン2.0と比べて性能が50%向上するなど、強化が行われている。 Apache Cassandraはビックデータなど大容量のデータを扱うための分散型データベースシステム。リニアな拡張性やフォールトトレランス性を特徴とし、一般的なハードウェアやクラウドなどのインフラで動作する。複数のデータセンター間にまたがったデータでの複製、キャッシュ機能、非正規化のサポートといった特徴も備える。元々は米Facebookでスタートしたプロジェクトで、2009年にASFに寄贈された。Facebookのほか、米Adobe Systems、米IBM、米Netflix、ソニーなど多数の導入実績を持つ。 Cassandra
by Christos Kalantzis In an article we posted in November 2011, Benchmarking Cassandra Scalability on AWS — Over a million writes per second, we showed how Cassandra (C*) scales linearly as you add more nodes to a cluster. With the advent of new EC2 instance types, we decided to revisit this test. Unlike the initial post, we were not interested in proving C*’s scalability. Instead, we were looking
CassandraとRiakとRedis、どれが一番速いのかなーってことで性能を比較してみました。 後ほど詳しく書きますが、若干Redisに有利なベンチマークの取り方しています。 各ミドルウェアの条件と特徴はこれ。 アーキテクチャ比較 version: 2.0.5 構成: cluster depend: Java, Python データモデル: カラム指向 アーキテクチャ: Gossip ノード管理: 設定ファイル/コマンド/GUI 無停止ノード管理: 無停止 CUIクライアント: cqlsh 管理ツール: 付属のweb ui Cassandraのインストール〜クラスター構築はこちらをどうぞ。 Cassandra2系のクラスターをRHEL系LInuxに構築する version: 2.0.0pre11 構成: cluster depend: Erlang データモデル: Key-Value
Cassandra works optimally when the data you need to access is already in memory. Disks are comparatively slow, so when data needs to be read from disk, it works best when it is performed as a single sequential operation. In order to design an effective data model in Cassandra, it's good to keep these best practices in mind: Use clustering columns in your tables so that your rows are ordered on dis
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