facebook에서 쓴다는걸로 알고있음

no single point of failure → master node가 없음

1. 각각의 node가 같은 기능을 함
2. BigTable / HBase와 데이터 구조는 유사함
3. 관계형은 아닌데, 간단한 CQL query가 가능함
   1. query긴한데 non-relational query만 가능함

Cassandra의 목적

1. CAP → consistency availability, partition tolerance → 셋중에 두개만 가능함

   1. consistency → write할 때, 해당 값을 바로 받아올 수 있어야 함
      • eventual consistency → write 후에 해당 값을 바로 받아오지 못 할 수도 있음
      • 인스타 포스트 쓰면 바로 볼 수 없음
   2. availability → reliablility
   3. 분산에 용이함

2. partition tolerance는 부장되어야 함 → 빅데이터

3. availability가 consistency보다 중요함 → 페북 포스트

4. tunable consistency → consistency ↔ availability 를 설정할 수 있다고 함

   

HBase → zookeeper또는 HBase Master가 죽으면 끝나버림

1. availability 가 상대적으로 떨어짐
2. MySQL은 분산이 어려움

Cassandra는 availability를 어떻게 유지하는가

• ring architecture
  • 어떤 node가 어떤 데이터를 가지고있는지에 대한 정보를 가진 master node는 없음
  • 각각의 node가 서로 소통하면서 데이터를 분산 저장하는 일을 함 → gossip protocol
  • 모든 node가 같은 일을 하기 때문에 클라이언트는 어떤 node에 접근하더라도 같은 정보를 얻어올 수 있음
• consistency를 조금 더 중요하게 가져가려면?
  • 2 out of 3 or 3 out of 3 nodes must agree with the value
  • consistency가 낮으면 빠름

row에 빠르게 접근할 수 있음

1. cassandra를 하나 복사해서 spark와 연동할 수도 있음

   

CQL

1. data가 de-normalize되어야만 함 → non-relational
2. primary key 만 사용할 수 있음
   1. every table must have a primary key
   2. cassandra cluster에서 데이터를 찾기 위함
3. CQLSH → 테이블 생성을 위한 CLI로 사용 가능
4. 모든 테이블이 keyspace로 되어있어야 함
   1. table과 같은 개념인데 용어만 다름

Spark와 같이 사용

1. DataStax를 사용해서 Spark와 Cassandra를 연동할 수 있음 (무료)
2. Cassandra table을 DataFrame처럼 사용할 수 있음
3. Spark를 사용해서 데이터 분석 & transform 가능 → 6-a에서 설명한 내용