Cassandra權(quán)威指南

譯者序　XIII
序　XV
前言　XVII第1章　Cassandra概況　1
1.1　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有什么問題　1
1.2　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫簡單回顧　5
1.2.1　RDBMS：出類拔萃與表現(xiàn)平平　6
1.2.2　互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模　12
1.3　Cassandra的電梯間演講　13
1.3.1　50個字介紹Cassandra　13
1.3.2　分布式與無中心　13
1.3.3　彈性可擴(kuò)展　14
1.3.4　高可用與容錯　15
1.3.5　可調(diào)節(jié)的一致性　15
1.3.6　Brewer的CAP理論　18
1.3.7　面向行　21
1.3.8　無schema　22
1.3.9　高性能　22
1.4　Cassandra來自何方　22
1.5　Cassandra的應(yīng)用場景　23
1.5.1　大規(guī)模部署　23
1.5.2　寫密集、統(tǒng)計(jì)和分析型工作　24
1.5.3　地區(qū)分布　24
1.5.4　變化的應(yīng)用　24
1.6　誰在使用Cassandra　24
1.7　小結(jié)　26第2章　安裝Cassandra　27
2.1　安裝二進(jìn)制包　27
2.1.1　解壓縮　27
2.1.2　里面有什么　27
2.2　從源碼編譯　28
2.2.1　其他編譯目標(biāo)　30
2.2.2　使用Maven編譯　30
2.3　運(yùn)行Cassandra　30
2.3.1　在Windows平臺上運(yùn)行Cassandra　31
2.3.2　在Linux下運(yùn)行Cassandra　31
2.3.3　啟動服務(wù)器　32
2.4　使用命令行界面的客戶端　33
2.5　基本命令行命令　34
2.5.1　幫助　34
2.5.2　連接服務(wù)器　35
2.5.3　描述環(huán)境　35
2.5.4　創(chuàng)建keyspace和列族　36
2.5.5　讀寫數(shù)據(jù)　37
2.6　小結(jié)　38第3章　Cassandra的數(shù)據(jù)模型　39
3.1　關(guān)系型數(shù)據(jù)模型　39
3.2　簡介　40
3.3　集群　43
3.4　keyspace　43
3.5　列族　44
3.6　列　46
3.6.1　寬行與窄行　48
3.6.2　列的排序　49
3.7　超級列　50
3.8　Cassandra與RDBMS的設(shè)計(jì)差別　53
3.8.1　沒有查詢語言　53
3.8.2　沒有引用完整性　53
3.8.3　第二索引　53
3.8.4　排序成為一種設(shè)計(jì)決策　54
3.8.5　反范式化　54
3.9　設(shè)計(jì)模式　55
3.9.1　具體化視圖　56
3.9.2　無值列　56
3.9.3　聚合鍵　56
3.10　需要記住的幾件事　57
3.11　小結(jié)　57第4章　應(yīng)用實(shí)例　59
4.1　數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)　59
4.2　酒店應(yīng)用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)　60
4.3　酒店應(yīng)用的Cassandra設(shè)計(jì)　61
4.4　酒店應(yīng)用代碼　62
4.4.1　創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫　63
4.4.2　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　64
4.4.3　進(jìn)行連接　65
4.4.4　預(yù)裝填數(shù)據(jù)庫　66
4.4.5　搜索應(yīng)用　78
4.5　Twissandra　82
4.6　小結(jié)　82第5章　Cassandra的架構(gòu)　83
5.1　system keyspace　83
5.2　對等結(jié)構(gòu)　84
5.3　gossip與故障檢測　84
5.4　逆熵與讀修復(fù)　86
5.5　memtable、SSTable和commit log　87
5.6　提示移交　89
5.7　壓緊　89
5.8　Bloom filter　91
5.9　墓碑　91
5.10　分階段事件驅(qū)動架構(gòu)　92
5.11　管理器與服務(wù)　93
5.11.1　Cassandra守護(hù)進(jìn)程　93
5.11.2　存儲服務(wù)　93
5.11.3　消息服務(wù)　93
5.11.4　提示移交管理器　94
5.12　小結(jié)　94第6章　配置Cassandra　95
6.1　keyspace　95
6.1.1　創(chuàng)建列族　98
6.1.2　從0.6遷移到0.7　99
6.2　副本　99
6.3　副本放置策略　100
6.3.1　簡單策略　101
6.3.2　舊網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳呗浴?02
6.3.3　網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳呗浴?03
6.4　副本因子　103
6.5　分區(qū)器　105
6.5.1　隨機(jī)分區(qū)器　106
6.5.2　有序分區(qū)器　106
6.5.3　配頁有序分區(qū)器　107
6.5.4　字節(jié)序分區(qū)器　107
6.6　Snitch　107
6.6.1　Simple Snitch　107
6.6.2　PropertyFileSnitch　107
6.7　創(chuàng)建集群　108
6.7.1　修改集群名稱　109
6.7.2　給集群增加節(jié)點(diǎn)　109
6.7.3　多種子節(jié)點(diǎn)　111
6.8　動態(tài)加入環(huán)　113
6.9　安全　114
6.9.1　使用SimpleAuthenticator　114
6.9.2　編程鑒權(quán)　117
6.9.3　使用MD5加密　118
6.9.4　提供你自己的鑒權(quán)算法　118
6.10　雜項(xiàng)設(shè)置　119
6.11　附加工具　120
6.11.1　查看鍵值　120
6.11.2　導(dǎo)入之前版本的配置　120
6.12　小結(jié)　122第7章　讀寫數(shù)據(jù)　123
7.1　Cassandra與RDBMS查詢的不同　123
7.1.1　沒有Update查詢　123
7.1.2　記錄級的寫原子性　123
7.1.3　不支持服務(wù)端事務(wù)　123
7.1.4　沒有重復(fù)鍵值　124
7.2　寫操作的基本屬性　124
7.3　一致性級別　124
7.4　讀操作的基本屬性　126
7.5　API　126
7.6　設(shè)置與插入數(shù)據(jù)　128
7.7　使用簡單的get　133
7.8　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　135
7.9　切片謂詞　135
7.9.1　使用get_slice讀取特定列名　136
7.9.2　通過切片區(qū)間獲取一組列　137
7.9.3　取出一行中的所有列　138
7.10　get_range_slices　138
7.11　multiget_slice　140
7.12　刪除　142
7.13　批量變更　144
7.13.1　批量刪除　144
7.13.2　區(qū)間鬼影　145
7.14　編程定義keyspace和列族　145
7.15　小結(jié)　146第8章　客戶端　147
8.1　基本的客戶端API　148
8.2　Thrift　148
8.2.1　Thrift對Java的支持　151
8.2.2　異?！?51
8.2.3　Thrift小結(jié)　152
8.3　Avro　152
8.3.1　Avro Ant目標(biāo)　154
8.3.2　Avro規(guī)范　155
8.3.3　Avro小結(jié)　156
8.4　Git簡介　156
8.5　連接客戶端節(jié)點(diǎn)　157
8.5.1　客戶端列表　157
8.5.2　循環(huán)DNS　157
8.5.3　負(fù)載均衡器　157
8.6　Cassandra Web控制臺　157
8.7　Hector(Java)　161
8.7.1　特性　161
8.7.2　Hector API　162
8.8　HectorSharp(C#)　162
8.9　Chirper　167
8.10　Chiton(Python)　167
8.11　Pelops(Java)　168
8.12　Kundera(Java ORM)　169
8.13　Fauna(Ruby)　169
8.14　小結(jié)　170第9章　監(jiān)控　171
9.1　日志　171
9.1.1　跟蹤查看　173
9.1.2　通用技巧　174
9.2　JMX與MBean概述　175
9.2.1　MBean　177
9.2.2　集成JMX　179
9.3　通過JMX與Cassandra交互　180
9.4　Cassandra的MBean　181
9.4.1　org.apache.cassandra.concurrent　185
9.4.2　org.apache.cassandra.db　185
9.4.3　org.apache.cassandra.gms　186
9.4.4　org.apache.cassandra.service　186
9.5　定制Cassandra的MBean　188
9.6　運(yùn)行時分析工具　190
9.6.1　使用JMX和JHAT進(jìn)行堆分析　191
9.6.2　發(fā)現(xiàn)線程問題　194
9.7　健康檢查　195
9.8　小結(jié)　196第10章　維護(hù)　197
10.1　獲取環(huán)的信息　198
10.1.1　Info　198
10.1.2　Ring　198
10.2　獲取統(tǒng)計(jì)信息　199
10.2.1　使用cfstats　199
10.2.2　使用tpstats　200
10.3　基本維護(hù)工作　201
10.3.1　修復(fù)　201
10.3.2　刷寫　202
10.3.3　清理　203
10.4　快照　203
10.4.1　進(jìn)行快照　203
10.4.2　清除快照　204
10.5　對集群進(jìn)行負(fù)載均衡　205
10.6　退服節(jié)點(diǎn)　208
10.7　更新節(jié)點(diǎn)　210
10.7.1　刪除令牌　210
10.7.2　壓緊閾值　210
10.7.3　在一個工作的集群中改變列族　210
10.8　小結(jié)　211第11章　性能調(diào)優(yōu)　213
11.1　數(shù)據(jù)存儲　213
11.2　回復(fù)超時　215
11.3　commit log　215
11.4　memtable　216
11.5　并發(fā)　216
11.6　緩存　217
11.7　緩沖區(qū)尺寸　218
11.8　使用Python壓力測試　218
11.8.1　生成Python Thrift接口　218
11.8.2　運(yùn)行Python壓力測試　220
11.9　啟動和JVM設(shè)置　222
11.10　小結(jié)　224第12章　集成Hadoop　225
12.1　何為Hadoop　225
12.2　使用MapReduce　226
12.3　運(yùn)行字?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)例子　227
12.3.1　將數(shù)據(jù)輸出到Cassandra　229
12.3.2　Hadoop流　229
12.4　MapReduce之上的工具　229
12.4.1　Pig　230
12.4.2　Hive　231
12.5　集群配置　231
12.6　案例　233
12.6.1　Raptr.com: Keith Thornhill　233
12.6.2　Imagini: Dave Gardner　233
12.7　小結(jié)　234附錄　非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫大觀　235
詞匯表　261
關(guān)于作者　279
關(guān)于封面　279