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サンプルコード import java.util.List; import org.apache.cassandra.thrift.Column; import org.apache.cassandra.thrift.ConsistencyLevel; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import org.scale7.cassandra.pelops.Bytes; import org.scale7.cassandra.pelops.Cluster; import org.scale7.cassandra.pelops.Mutator; import org.scale7.cassandra.pelops.Pelops; import org.scal
Cassandraのスループットの変化を調べた結果を図2に示した。Cassandraのノード(サーバー)数が2、4、6台のそれぞれにおいて、実行する検証用アプリケーションのスレッド数を徐々に増やした。各スレッドで、書き込み、または読み出しを繰り返し実行し、スレッド数を増やしていくことで、Cassandraの負荷を高めていった。 Cassandraに対する負荷を高めていくと、スループットは曲線を描いて向上していくことが分かった。負荷の増加に対して、十分に性能が向上しなくなったポイントを探し、2、4、6ノードの場合を比較した。検証用の機器は、プリファードインフラストラクチャーから貸与を受けた まず分かったのは、アクセス負荷を高めたとき、Cassandraのスループットは曲線を描いて、向上していくことだ。RDBなど多くのデータベースは負荷を高めていくと、スループットはほぼリニアに伸び、あるしきい
Contents¶ phpcassa is a PHP client for Apache Cassandra. Installing How to install phpcassa. Tutorial A short overview of phpcassa usage. API Documentation The phpcassa API documentation. Troubleshooting Troubleshooting connections and other problems. Help¶ Mailing List Mail to phpcassa@googlegroups.com or view online. IRC Use the #cassandra channel on irc.freenode.net. If you don’t have an IRC cl
ドキュメント指向データベースの概要 リレーショナルデータベースでは、データを表形式で保存します。そのため、表にしやすいデータであれば、効率よく管理することができます。 しかし、世の中全てのデータを表にできるかと言えば、そうではありません。そのようなデータをリレーショナルデータベースで管理しようとすると、どうしても無理が生じてしまいます。その結果、プログラムを組むのが難しくなったり、処理に時間がかかるようになったりしてしまいます。 このような中で、柔軟な構造でデータを扱えるようなデータベースとして、「ドキュメント指向データベース」と呼ばれるデータベースが出てきました。 ドキュメント指向データベースでは、1件分のデータを「ドキュメント」と呼びます。また、個々のドキュメントのデータ構造は自由で、データを追加する都度変えることができます(図1)。リレーショナルデータベースとは違って、事前にテーブル
Cassandraも0.6系がついに0.6.4まで出てきて、stableなリリースとして十分に使えるところまで来ましたね。この連載のコードもすべて0.6系では動作するはずですので、ぜひ最新のものに入れ替えて試してみてください。 前回まででデータの投入、更新、削除までをご紹介しました。今回から複数回に分けて検索を重点的に見ていきましょう。 前準備としてデータを投入しておく 検索メソッドの確認の前準備として、まずデータの投入を行います。今回はシンプルな郵便番号のデータを利用します。以下のURLから東京都のデータを取得して、解凍後、データを投入してください。 郵便番号データのダウンロード:日本郵便 URL:http://www.post.japanpost.jp/zipcode/dl/kogaki/lzh/13tokyo.lzh データは説明のため簡易的なデータ構造とします。 キーは郵便番号 デ
どんなところに使える? HBaseやCassandraはどちらもRDBMSで扱いきれないような大規模なデータの扱いに力を発揮します。強力なスケーラビリティも備えているため、データが増えても処理速度はそれほど低下しません。また、列指向データベースの強みを活かして、大量のデータを更新するようなバッチ処理のストレージとして利用しても有用でしょう。 具体的な利用シーン 大規模なデータをスケーラブルに処理する必要がある場合 大量データをバッチ処理する際のストレージとしての利用 HBaseのインストール 本稿では、実際にHBaseを使ってみましょう[1]。 まずは1台のサーバ上で環境を整えます。わかりにくかもしれないので、以下の手順を参考にしてください。JDK6およびHadoopのインストールが必要です。 プロンプト1 HBaseのインストール&起動の手順 # http://java.sun.com
前回はCassandraへデータを投入する方法を説明しました。今回はデータの更新と削除についてご説明します。 データ更新ではタイムスタンプに注意 Cassandraにおけるデータ更新は、実はインサートのときと同じAPIを使います。1点だけ違うのは、更新の場合はタイムスタンプが重要になることです。タイムスタンプが以前に入れたものより後になっていないと、データが更新されません。 以下のコードでそれを確かめてみましょう。 リスト1 SimpleUpdate Date oldDate = new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd").parse("1970/01/01"); long oldTimestamp = oldDate.getTime(); Cassandra.Client client = new Cassandra.Client(protocol); try
前回でCassandraへのアクセスするコードの基本をおさえました。今回解説するのは以下の2点です。 CassandraのAPIの全体像 Cassandraにデータを投入するコードの詳細 3つの分類からAPIの全体像をおさえる 第1回でもご紹介しましたが、CassandraのクライアントAPIはThriftによって自動生成されます。APIは非常にシンプルなものが幾つかあるだけで、覚えるのもさほど難しくはありません。本連載ではその中からよく使うものに特化してご紹介していきます。 以下にCassandraのAPIを、データ挿入系・データ検索系・認証/管理系の3つに分類してまとめてみました。まずはこれらにひと通り目を通してみてください。 データ挿入/更新/削除のAPI データ挿入、更新、削除のAPIは以下の表のとおりです。現実的によく使う中心的なAPIはbatch_mutate、removeの2
はじめに 本記事では、プライベート・クラウドなどで実際に利用可能な分散型データベースの一例として、Apache Cassandraを紹介します。 機能的な特徴やアーキテクチャの概要だけでなく、運用する上で必要となるクラスタとノードの操作方法(ノードの追加/削除、バックアップなど)についても説明します。 Apache Cassandraは、Amazon Dynamoと Google BigTableの特徴を統合した分散型データベースと言われています。クラウド向け分散データベースの事例を参照していただければ、より特徴を理解しやすくなると思います。 Apache Cassandraとは Apache Cassandraは、Amazon Dynamoの特徴である“耐障害性の高さやデータの分散保持を考慮した分散特性”と、 Google BigTableの特徴である“ColumnFamilyをベースと
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー!古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
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