內容簡介
Cassandra實戰《Cassandra實戰》是國內首本Cassandra專著，由Cassandra領域的先驅者和實踐者親自執筆，多位資料庫專家聯袂推薦，權威性毋庸置疑。《Cassandra實戰》內容全面，基於Cassandra最新版撰寫，系統地講解了Cassandra的所有功能特性和使用方法；實戰性強，不僅包含大量示例代碼，而且還設計了一個完整的線上交易系統實例；有一定的深度，不僅結合原始碼分析了Cassandra的底層機制和工作原理，而且還精心總結了一些關於Cassandra的最佳實踐。
《Cassandra實戰》一共分為13章，首先簡單介紹了NoSQL的優勢，以及幾種具有代表性的NoSQL資料庫的功能特性；其次詳細講解了Cassandra的安裝和配置、數據模型和排序規則、編程接口等基礎知識；接著以疊代的方式演示了一個基於Cassandra的線上交易系統的完整開發過程，很好地將基礎理論融入到了實踐中；再接著結合原始碼分析了Cassandra的集群機制、內部數據存儲結構、數據更新機制、數據讀取機制、數據壓縮機制、啟動流程等與Cassandra的底層機制和工作原理相關的內容；最後講解了Cassandra在分散式環境中的套用、與Hadoop的整合，以及相關的最佳實踐。附錄中包含了《Cassandra實戰》示例的原始碼以及在Eclipse環境中編輯和修改Cassandra的原始碼方法。
《Cassandra實戰》適合所有對Cassandra感興趣的讀者閱讀。通過《Cassandra實戰》，不僅能全面掌握Cassandra的基礎知識和使用方法，還能深入理解Cassandra的底層機制和工作原理，以及它在複雜現實環境中的套用。
編輯推薦
《Cassandra實戰》：《Cassandra實戰》內容全面，系統地講解了Cassandra的所有功能特性及其使用方法。《Cassandra實戰》深入淺出，結合原始碼分析了Cassandra的底層機制和工作原理。《Cassandra實戰》由國內Cassandra領域的驅者和實踐者親自執筆，多位資料庫專家聯袂推薦。
以Face book和Twitter為代表的Web 2. 套用的數據的爆炸性增長為後台存儲系統帶來了兩個新的挑戰：海量數據存儲數據查詢低延時
為了設計出能夠存儲海量數據並實現低延時的資料庫架構，Google和Amazon分別給出了自己的實現技術，並且能滿足不同的需求。Google開發了BigTable，Amazon開發了Dynamo。這兩種實現都具有高擴展性和高可用性，並且可以在廉價的伺服器中穩定運行，節約了大量的硬體成本。Face book基於Google和Amazon的研究成果開發出了Cassandra，它不僅具備BigTable強大的數據模型，而且還具備Dynamo的簡潔性，例如端到端數據備份，以及強大的錯誤容災功能等。
2008年，Face book將Cassandra貢獻給了開源社區。今天，Cassandra已經成為實現訪問低延時和海量數據存儲的首選架構。大量的公司和機構都開始使用Cassandra構建實時應用程式以處理海量的數據，其中包括Netflix、TWitter和Cisco等國際知名企業。
Cassandra陽的開發社區非常活躍，它在0.6版中與Hadoop進行了整合，使得Cassandra中的數據能夠被Hadoop處理；在0.7版中，它又新增了二級索引和線上更新Schema等功能。更讓人期待的是，Cassandra將實現hdfs的接口，成為HDFS和HBase的替換方案，能提供更好的性能。
《Cassandra實戰》內容全面，實戰性強，不僅系統地講解了Cassandra的使用方法，而且還從原始碼的角度對Cassandra的實現原理和工作機制進行了分析和探討，深度、廣度和實踐性完美結合，相信能給廣大Cassandra用戶帶來一定的幫助。
媒體推薦
毫無疑問，NoSQL資料庫的出現讓資料庫的選擇性變得更加豐富。FACEBOOK公司推出的Cassandra無疑是開源NoSQL產品中的一顆閃亮新星。Facebook、Twitter、Digg等公司對Cassandra的使用已經證明了它不是一個玩具產品，其完全可以在複雜的生產環境下承擔重要的角色。同時，越來越多的關係資料庫也開始關注NoSQL對資料庫技術的影響，如最近MySQL資料庫下的innodb存儲引擎已經提供了NoSQL的訪問方式。《Cassandra實戰》對Cassandra的配置、套用、編譯等內容進行了詳細的介紹，想對Cassandra一探究竟的讀者千萬不能錯過。
——姜承堯 資深MySQL資料庫專家，著有經典著作《MySQL技術內幕：InnoDB存儲引擎》
Cassandra最初是由Facebook開發的一套開源的分散式NoSQL資料庫系統，它同時具備了Google BigTable的數據模型和Amazon Dynamo的完全分散式架構，具有良好的可擴展性，目前被很多大型的Web2.0網站所使用，是一種流行的分散式結構化數據存儲方案。《Cassandra實戰》作者維護Cassandra資料庫已經有很長時間，具有豐富的一線工作經驗，同時本書還結合源碼對一些底層的機制和原理進行了分析，值得國中級讀者參考。
——楊海朝 新浪網（中國）技術有限公司首席DBA/新浪微博資料庫負責人
NoSQL是IT領域當下討論最熱烈的技術話題之一。2010年，Cassandra的去中心化和無縫擴展的特性吸引了眾多NoSQL冬粉的眼球，成為了NoSQL陣營中的一道亮麗風景線。本書既能引領我們全面掌握Cassandra的基礎知識，又能幫助我們深入了解Cassandra的運行機制與原理。相信在閱讀完本書後，我們將會對Cassandra有一個全面而深入的認識。對於喜愛NoSQL的我來說，看到國內有相關的書籍出版，非常興奮，特此向所有關注NoSQL的朋友推薦《Cassandra實戰》。
——孫立 資料庫專家/NoSQL先驅/去哪兒網高級系統架構師
有很多技術在出現後不久就淡出了人們的視野，導致這種情況發生的原因有很多，其中一個重要的原因就是沒有合適的套用環境。在這一點上，NoSQL技術無疑是幸運的。因為我們所熟知的關係型資料庫在很多超大規模、高並發的Web 2.0網站套用中面臨很多無法克服的問題，所以近幾年NoSQL技術越來越受到關注和重視。Amazon的Dynamo和Google的BigTable都是非常成功的商業NoSQL產品，很多開源的NoSQL產品也得到了長足的發展，Cassandra就是其中之一。《Cassandra實戰》由淺入深地介紹了Cassandra的基礎知識和它在生產環境中的套用，無疑是一本全面了解Cassandra的好書，本書將引領你走進無比精彩的NoSQL世界。
——張勤 著有《Linux伺服器配置全程實錄》
作者簡介
郭鵬，國內Cassandra領域的先驅者和實踐者。資深軟體開發工程師，擅長分散式應用程式的開發和使用，時間經驗極其豐富。一直致力於Cassandra、Hadoop、Hive、MongoDB等分散式套用的底層實現原理的研究和探索，對分散式資料庫和數據倉庫也有深刻而獨到的理解。曾任阿里巴巴數據倉庫開發工程師，參與設計和開發了多個基於Cassandra和Hadoop的大型套用。現供職於盛大線上，參與Hadoop計算存儲平台的搭建與實施。活躍於開源技術社區，是部落格園的推薦部落格，也是CSDN的部落格專家，熱衷於與網友分享自己的心得和體會，深受社區歡迎。
目錄
前言
第1章 認識NoSQL/1
1.1 NoSQL的起源和發展現狀/2
1.2 為什麼要使用NoSQL/2
1.3 開源NoSQL產品介紹/3
1.3.1 Key/Value的NoSQL資料庫/3
1.3.2 面向文檔的NoSQL資料庫/4
1.3.3 面向列的NoSQL資料庫/5
1.3.4 面向圖的NoSQL資料庫/6
1.4 本章小結/7
第2章 Cassandra快速入門/9
2.1 在Windows環境運行單機版Cassandra/10
2.1.1 配置JRE/11
2.1.2 配置運行Cassandra 0.6.x/11
2.1.3 配置運行Cassandra 0.7.x/12
2.2 在Linux環境運行單機版Cassandra/14
2.2.1 配置JRE/14
2.2.2 配置運行Cassandra 0.6.x/15
2.2.3 配置運行Cassandra 0.7.x/16
2.3 Cassandra的數據模型/18
2.3.1 Column/18
2.3.2 SuperColumn/18
2.3.3 ColumnFamily/19
2.3.4 Keyspace/20
2.4 Cassandra的數據排序規則/20
2.5 配置數據類型/22
2.6 使用命令行工具與Cassandra互動/23
2.6.1 與Cassandra 0.6.x進行互動/23
2.6.2 與Cassandra 0.7.x進行互動/24
2.7 本章小結/26
第3章 理解Cassandra編程接口/27
3.1 多語言服務開發框架thrift/28
3.2 Cassandra的數據類型/28
3.2.1 Column/28
3.2.2 SuperColumn/29
3.2.3 ColumnOrSuperColumn/29
3.2.4 ColumnParent/29
3.2.5 ColumnPath/30
3.2.6 SliceRange/30
3.2.7 SlicePredicate/31
3.2.8 Deletion/31
3.2.9 Mutation/31
3.2.10 KeyRange/31
3.2.11 KeySlice/32
3.2.12 TokenRange/32
3.2.13 AuthenticationRequest/32
3.2.14 ConsistencyLevel/33
3.2.15 NotFoundException/33
3.2.16 InvalidRequestException/34
3.2.17 UnavailableException/34
3.2.18 TimedOutException/34
3.2.19 AuthenticationException/34
3.2.20 AuthorizationException/35
3.3 Cassandra的編程接口/35
3.3.1 get/35
3.3.2 get_slice/36
3.3.3 multiget_slice/36
3.3.4 get_count/37
3.3.5 get_range_slices/37
3.5.6 insert/38
3.3.7 remove/38
3.3.8 batch_mutate/39
3.3.9 describe_keyspaces/39
3.3.10 describe_keyspace/39
3.3.11 describe_cluster_name/40
3.3.12 describe_version/40
3.3.13 describe_ring/40
3.4 Cassandra 0.7.x版本新增功能/40
3.4.1 二級索引/40
3.4.2 動態修改Schema/44
3.4.3 自動清除過期數據/46
3.5 本章小結/47
第4章 基於Cassandra的線上交易系統/49
4.1 需求分析/50
4.2 數據模型設計/50
4.2.1 Seller/51
4.2.2 Buyer/51
4.2.3 Product/52
4.2.4 ProductCategory/53
4.2.5 Comment/54
4.3 編碼實現/54
4.3.1 修改Keyspace設定/55
4.3.2 建立Eclipse項目/56
4.3.3 實體對象實現/55
4.3.4 Cassandra數據操作接口實現/56
4.4 系統功能驗證/60
4.4.1 BuyerDao功能驗證/60
4.4.2 SellerDao功能驗證/61
4.4.3 ProductDao功能驗證/62
4.5 遷移到Cassandra 0.7.x/65
4.5.1 建立Eclipse項目/65
4.5.2 修改編譯錯誤代碼/65
4.5.3 新增Schema線上定義功能/69
4.5.4 功能驗證/70
4.6 本章小結/71
第5章 Cassandra的集群機制/73
5.1一致性哈希/74
5.1.1 理解一致性哈希/74
5.1.2 一致性哈希在Cassandra中的套用/77
5.2 Gossip：集群節點之間的通信協定/81
5.2.1 FailureDetector/82
5.2.2 Gossiper/83
5.3 集群的數據備份機制/88
5.3.1 EndpointSnitch/88
5.3.2 ReplicationStrategy/91
5.4 集群狀態變化的處理機制/96
5.4.1 StorageLoadBalancer/97
5.4.2 StorageService/98
5.4.3 MigrationManager/99
5.5 本章小結/99
第6章 Cassandra的內部數據存儲結構/101
6.1 Cassandra中的數據存放規則/102
6.2 Commilog/102
6.3 Memtable/103
6.4 SSTable/105
6.4.1 Filter檔案/105
6.4.2 Index檔案/107
6.4.3 Data檔案/109
6.4.4 Statistics檔案/113
6.5系統表空間/113
6.6 本章小結/114
第7章 Cassandra的數據更新機制/115
7.1 數據更新流程/116
7.2 集群數據更新策略/116
7.2.1 ANY/120
7.2.2 ONE/121
7.2.3quorum/121
7.2.4 LOCAL_QUORUM/121
7.2.5 EACH_QUORUM/121
7.2.6 ALL/121
7.3 二級索引/122
7.3.1 為什麼需要二級索引/122
7.3.2 Cassandra二級索引更新過程/123
7.4 本章小結/124
第8章 Cassandra的數據讀取機制/125
8.1 數據讀取流程/126
8.1.1 弱讀取/126
8.1.2 強讀取/128
8.2 集群數據讀取策略/131
8.2.1 ONE/132
8.2.2 QUORUM/132
8.2.3 LOCAL_QUORUM/132
8.2.4 EACH_QUORUM/132
8.2.5 ALL/133
8.3 讀修復/133
8.4 數據快取/134
8.4.1 RowCache/134
8.4.2 KeyCache/134
8.5 二級索引/135
8.6 本章小結/135
第9章 Cassandra的數據壓縮機制/137
9.1 為什麼要進行數據壓縮/138
9.2 如何控制數據壓縮/138
9.3 數據壓縮流程/139
9.4 維護Cassandra中的數據/143
9.4.1數據清理壓縮/143
9.4.2 數據一致性校驗壓縮/144
9.5 本章小結/144
第10章 Cassandra的啟動流程/145
10.1 Cassandra啟動腳本/146
10.2 Cassandra啟動流程/149
10.2.1 配置log4j/150
10.2.2 讀取校驗配置檔案信息/150
10.2.3 載入所有的數據檔案/152
10.2.4 修複數據/154
10.2.5 啟動Gossiper服務/155
10.2.6 判斷是否需要進行Bootstrap操作/156
10.2.7 監聽Thrift連線埠，提供Thrift服務/157
10.3 本章小結/157
第11章 在分散式環境中使用的Cassandra/159
11.1 在Linux環境中搭建與使用Cassandra集群/160
11.1.1 配置JRE/160
11.1.2 部署Cassandra執行檔/161
11.1.3 修改Cassandra配置檔案/162
11.1.4 啟動Cassandra/163
11.2 Cassandra運行配置項詳解/166
11.3 Cassandra集群的運行和維護/175
11.3.1 查看集群的運行情況/176
11.3.2 添加節點/179
11.3.3 刪除節點/181
11.3.4 移動節點/183
11.3.5 數據維護/185
11.4 本章小結/187
第12章 Cassandra與Hadoop的整合/189
12.1 Hadoop快速入門/190
12.1.1 Hadoop簡介/190
12.1.2 HDFS/192
12.1.3 Map/Reduce/192
12.1.4 配置單機版Hadoop/194
12.1.5 編寫Map/Reduce程式/195
12.2 為什麼要整合Cassandra與Hadoop/200
12.3 使用Map/Reduce導入數據到Cassandra中/200
12.4 將Cassandra中的數據作為Map/Reduce輸入/205
12.5 本章小結/209
第13章 Cassandra最佳實踐/211
13.1 避免Cassandra自身的限制/212
13.1.1 不要盲目使用Super Column/212
13.1.2 硬碟的容量大小限制/212
13.1.3 注意系統大小限制/212
13.2 數據壓縮策略/213
13.3 使用高級的客戶端/213
13.3.1 Pycassa/213
13.3.2 Hector/215
13.3.3 FluentCassandra/218
13.3.4 Cassandra/220
13.3.5 phpcassa/221
13.4 負載均衡/222
13.4.1 隨機選取/222
13.4.2 快取集群信息/222
13.5 謹慎使用二級索引/223
13.6 通過JMX監測Cassandra/223
13.7 調整JVM啟動參數/229
13.8 使用適合的系統配置參數/231
13.9 本章小結/232
附錄A 在Eclipse中修改Cassandra原始碼/233
附錄B CassSeller代碼/243
附錄C CassSeller-0.7代碼/243
