国内Cassandra领域先驱者"郭鹏"做客ITPUB活动结束,获奖名单公布

gpcuster · 发表于 2011-7-11 12:37

原帖由 jianswu 于 2011-7-6 17:31 发表
郭鹏，你好！
很开心有机会能拜读到您的《Cassandra实战》，现有几个问题请教：
1.Cassandra是如何去保证数据的可靠性的呢？
2.应用于什么样的场景，较能发挥Cassandra的长处？
3.能不能用量化的数字来说明一下Cassandra在异构多节点场景中的可靠性、可用性和一致性？
谢谢！

--1.Cassandra是如何去保证数据的可靠性的呢？
Cassandra在写入数据的时候，通过commitlog，数据冗余，hint来保证。读取数据的时候，通过多份读取，readrepair来保证。

--2.应用于什么样的场景，较能发挥Cassandra的长处？
海量的数据读写应用。

--3.能不能用量化的数字来说明一下Cassandra在异构多节点场景中的可靠性、可用性和一致性？
这个还很难用一个统计数字来回来你，呵呵，但是他的可靠性和可用性是非常高的，一致性可以根据应用的实际情况选择强一致性或者最终一致性。

---------------------------------
微博：http://weibo.com/gpcuster
论坛：http://bbs.data-works.org
博客：http://blog.data-works.org/

gpcuster · 发表于 2011-7-11 12:45

原帖由 duhouchen 于 2011-7-7 08:51 发表
郭鹏，你好
1.数据量一多操作一多高级查询其实就是个摆设,除非你硬件强
2.排序，分组或其他高级查询都不支持

--1.数据量一多操作一多高级查询其实就是个摆设,除非你硬件强
现在的分布式系统强调scale out，所以如果单机的配置不高，那就多一些机器就好。

--2.排序，分组或其他高级查询都不支持
虽然Cassandra目前不提供OLTP的操作，但是还是可以通过良好的数据模型设计满足您说的“排序，分组或其他高级查询”的部分功能的。

__________________
微博：http://weibo.com/gpcuster
论坛：http://bbs.data-works.org
博客：http://blog.data-works.org/

gpcuster · 发表于 2011-7-11 12:50

原帖由 onano 于 2011-7-7 22:55 发表
Cassandra 对硬件的要求是否比一般的数据库高很多呢

一般个人电脑的配置就足够了。

__________________
微博：http://weibo.com/gpcuster
论坛：http://bbs.data-works.org
博客：http://blog.data-works.org/

gpcuster · 发表于 2011-7-11 13:04

原帖由 liyuance 于 2011-7-9 23:29 发表
楼主您好，有两个问题想您请教
1：cassandra跟Amazon的Dynamo和淘宝的Tair在系统设计上有什么区别和优势？
2：在cassandra使用中，会产生一些幽灵数据（由于在数据删除时，数据墓碑的不稳定性），不知您是否遇到这种问题，请谈谈您的看法。
谢谢！

cassandra的设计采用了Dynamo的去中心化的设计，并且整合了BigTable中的数据模型。
幽灵数据可能是由于最终一致性导致的。你可以选择更高的读取级别或者写入级别来去除数据不一致的影响。
比如写的时候采用ALL的级别，或者读取的时候采用QUORUM的级别。

__________________
微博：http://weibo.com/gpcuster
论坛：http://bbs.data-works.org
博客：http://blog.data-works.org/

gpcuster · 发表于 2011-7-11 13:08

原帖由 renxiao2003 于 2011-7-10 21:53 发表
一直以来都在从事Oracle、SQL Server、Mysql等关系数据库的开发，虽然说不上经验丰富，但也有较多的经历。也知道了NoSQL的概念，看过MongoDB的相关资料。所以我最想知道的是NoSQL相对于传统关系数据库的优势是什么，应用领域主要集中在哪些方面。对于事务处理，NoSQL怎么处理。

NoSQL具备更加丰富的数据模型（比如列，文档，图），更好的性能，更好的可扩展性。
不同的NoSQL数据产品应用不一样，对事物的支持也不一样。比如Cassandra不提供事物，但是Neo4J提供事物。

__________________
微博：http://weibo.com/gpcuster
论坛：http://bbs.data-works.org
博客：http://blog.data-works.org/