隨着互聯網技術的發展，對數據存儲的要求越來越高，在容量、安全性、備份、高可用性等方面都有很高的需求，很受歡迎的關係型數據庫有SQLServer、MySQL、Orcale等，非關係型數據庫有key、value型的Redis，Memcached，文檔型數據庫有MongoDB、CouchDB,還有列簇類型的Hbase、Cassandra。種類繁多，要學習的知識點越來越多，我們在技術選型時，必須遵循“沒有最好的技術，只有最適合的技術”。因爲業務的需要有的折騰新的技術，接下來將初步研究Cassandra的過程做一下筆記，以便後期查閱。
1、初識Cassandra
Apache Cassandra是高度可擴展的，高性能的分佈式NoSQL數據庫。 Cassandra旨在處理許多服務器上的大量數據，提供高可用性而無需擔心單點故障。
Cassandra具有能夠處理大量數據的分佈式架構。 數據放置在具有多個複製因子的不同機器上，以獲得高可用性，而無需擔心單點故障。
官網：http://cassandra.apache.org/ 幫助文檔：http://cassandra.apache.org/doc/latest/contactus.html
目前主流的版本：Apache Cassandra 3.11 Apache Cassandra 3.0
Apache Cassandra 2.2 Apache Cassandra 2.1
目前沒發現Cassandra比較新書籍，網上能搜到的Cassandra 實戰 Cassandra 權威指南 是基於0.6與0.7,相對目前常用的版本已經很陳舊，所以當我們學習Cassandra 時，最好的方式是研究官方文檔。
1.1 Cassandra與關係數據庫比較
| Cassandra | 關係數據庫 |
|---|---|
| Cassandra用於處理非結構化數據。 | RDBMS用於處理結構化數據。 |
| Cassandra具有靈活的模式。 | RDBMS具有固定的模式。 |
在Cassandra中，表是“嵌套鍵值對”列表(行x列鍵x列值)。 | 在RDBMS中，表是數組的數組(一行x列) |
在Cassandra中，keyspace是包含與應用對應的數據的最外層的容器。 | 在RDBMS中，數據庫是包含與應用程序對應的數據的最外層的容器。 |
| 在Cassandra中，表或列族是鍵空間的實體。 | 在RDBMS中，表是數據庫的實體。 |
| 在Cassandra中，行是一個複製單元。 | 在RDBMS中，行是單條記錄。 |
| 在Cassandra中，列是一個存儲單元。 | 在RDBMS中，列是表示關係的屬性。 |
| 在Cassandra中，使用集合來表示關係。 | 在RDBMS中，有外鍵，連接等的概念。 |
在MySQL等關係型數據庫中，都有表和庫的概念，不同類型的數據庫中庫的創建等方式都是不一樣的，MySQL等關係型數據庫必須先用CREATE語句創建數據庫和表結構才能插入數據，而Redis中根據配置文件中數據庫的個數，已經生成若干個數據庫，只需要用SELECT切換即可。MongoDB又是特殊的一種特殊的數據庫，裏面沒有表的概念是庫和集合，在一定的情形下，不用自己創建，可以直接插入數據非常的便捷。Cassandra裏面沒有庫的概念，裏面是keyspace和表的實體。有些使用方法和MySQL等關係型數據庫相似，有些地方兩者又有很大的差距。
1.2 Cassandra與HBase比較
| HBase | Cassandra |
|---|---|
| HBase是基於Bigtable(Google) | Cassandra基於DynamoDB(亞馬遜)。 它最初是由前亞馬遜工程師在Facebook開發的。 這是Cassandra支持多數據中心的原因之一。 |
| HBase使用Hadoop基礎架構(Zookeeper，NameNode，HDFS)。 部署Hadoop的組織必須具備Hadoop和HBase的知識。 | Cassandra與Hadoop分開開發，其基礎工具和操作知識的要求與Hadoop不同。 然而，對於分析，許多Cassandra部署使用Cassandra + Storm(使用zookeeper)和/或Cassandra + Hadoop。 |
| HBase-Hadoop基礎工具有幾個由Zookeeper，Name Node，HBase master和數據節點組成的“移動部件”，Zookeeper是集羣的，自然是容錯的。名稱節點需要集羣爲容錯。 | Cassandra使用單個節點類型。 所有節點相等並執行所有功能。 任何節點都可以作爲協調器，確保沒有Spof。 添加Storm或Hadoop當然會增加基礎設施的複雜性。 |
| HBase非常適合進行基於範圍的掃描。 | Cassandra不支持基於範圍的行掃描，這可能在某些用例中是有限制的。 |
| HBase提供跨越一個HBase集羣的異步複製。 | Cassandra隨機分區提供了跨越單行的行復制。 |
| HBase僅支持有序分區。 | Cassandra正式支持有序分區，但Cassandra沒有生產用戶使用有序分配，由於“熱點”創建並操作困難等熱點引起。 |
| 由於有序分區，HBase可以輕鬆地水平放置，同時還支持Rowkey範圍掃描。 | 如果數據存儲在Cassandra的列中以支持範圍掃描，Cassandra中行大小的實際限制是10兆字節。 |
| HBase支持原子比較和設置，HBase支持一行內的事務。 | Cassandra不支持原子比較和設置。 |
| HBase不支持單行讀取負載平衡，一行只有一個區域服務器一次提供。 | Cassandra將支持單行讀取負載平衡。 |
| Bloom過濾器可用於HBase作爲另一種形式的索引。 | Cassandra使用bloom過濾器進行鍵查找。 |
| 觸發器由HBase中的協處理器功能支持。 | Cassandra不支持協處理器功能 |
近年來隨着大數據技術與產業鏈的發展，Hadoop、Spark、Storm等技術發展迅速，同時，好多做大數據相關的技術人員供不應求，身價翻了好多，讓我這種屌絲好生羨慕。而HBase是大數據存儲領域裏的先鋒和基石。扮演着非常重要的角色。但是整體架構的體量確實不小，整體的架構比Cassandra複雜很多，無形中加大了系統的複雜度和可維護性。
1.3 使用Cassandra的互聯網公司
國外：
eBay：200+TB，400+M寫，100+M讀，應用場景：商品詳情頁上的Social Signals，如Like,Want,Own,Favorites等；用戶和商品的hunch taste graph；時間序列如移動通知，反作弊，soa，監控，日誌服務等；
Netflix：包含288+96+60個實例的大規模集羣，每秒110萬的寫操作，3個AWS EC2 美國東部region的zone自動複製副本，總計330萬寫操作/秒；
Apple：75000+ nodes， 10s of PBs，Millions ops/s, largest cluster 1000+ nodes
國內：
360 從公開的資料看，應該有至少1500臺服務器的集羣。360選用cassandra的原因如下：團隊人員少，需求緊，選擇開源項目；無單點，無中心，適合在線業務；代碼易懂，團隊成員有代碼基礎；社區比較活躍。
杭州同盾科技 具體使用量暫不清楚，只知道底層的數據存儲等架構主要基於Cassandra，是一家大數據風控、反欺詐公司，發展非常迅速。
2、安裝與實踐
1、環境需求
Installing Cassandra Prerequisites The latest version of Java 8, either the Oracle Java Standard Edition 8 or OpenJDK 8. To verify that you have the correct version of java installed, type java -version. For using cqlsh, the latest version of Python 2.7. To verify that you have the correct version of Python installed, type python --version 根據官網知道文檔需要java8以及python2.7的支持 現在好多生產環境已經都在使用CentOS7.X操作系 統了，而CentOS7.X是自帶python2.7，我們自行檢查一下，缺少python2.7和java8的情況，請自己安裝 即可。
2、常見安裝方式
二進制安裝
源碼安裝
yum 等包管理器安裝
二進制安裝方式簡答快捷，不需要編譯，安裝包下載後，對網絡依賴比較低。
3、單機安裝測試
操作系統：CentOS 7.1
Cassandra：Cassandra 3.11.1
安裝方式：yum安裝 能夠上網，
yum源信息：
/etc/yum.repos.d/cassandra.repo [cassandra] name=Apache Cassandra baseurl= gpgcheck=1 repo_gpgcheck=1 gpgkey= 安裝 sudo yum install cassandra 啓動服務 service cassandra start 服務開機啓動 chkconfig cassandra on
Cassandra的相關內容比較多，後續再介紹常見的對keyspace的操作，以及對錶操作，增刪改查，日常監控、安全與備份、高可用性集羣等相關知識。