【51CTO.com快譯】隨著現(xiàn)代云應用對正常運行時間及性能水平的要求逐步提高，已經(jīng)有越來越多用戶開始將注意力集中在Apache Cassandra數(shù)據(jù)庫身上。

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那么，為什么要選擇Apache Cassandra？這套分布式OLTP數(shù)據(jù)庫能夠帶來高可用性與線性可擴展能力。在說起Cassandra的用途時，我們可以將其理解為一套理想的客戶系統(tǒng)實現(xiàn)方案——其能夠保證各類應用始終可用，包括產(chǎn)品目錄、物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療系統(tǒng)以及移動應用。這類項目一旦遭遇停機，企業(yè)可能面臨嚴重的營收損失甚至失去忠誠的用戶。Netflix公司早在2008年就開始使用這套開源數(shù)據(jù)庫，而其做出的大力推動也真正讓Cassandra引起了公眾的重視。

Cassandra于2010年成為Apache軟件基金會的***項目，而且至今仍擁有極高人氣。Cassandra專業(yè)知識能夠幫助我們在人才市場上獲得賞識。我們不禁要問——為什么這一開源項目能夠大受歡迎？

Cassandra能夠利用Amazon發(fā)布的Dynamo論文中所提到的獨特設計成果，從而保證硬件與網(wǎng)絡出現(xiàn)大規(guī)模故障時繼續(xù)保證可用性。利用點對點模型，其消除了單點故障可能性，從而幫助我們在機架故障甚至是網(wǎng)絡整體下線的情況下得以幸存。我們能夠在無需影響用戶體驗的情況下，順利處理整體數(shù)據(jù)中心故障。只有能夠應對故障的分布式系統(tǒng)才是一套擁有出色設計水平的分布式系統(tǒng)，而在Cassandra的幫助下，我們能夠承受各類意外狀況，并將應對機制納入數(shù)據(jù)庫架構及功能當中。

但大家可能要問，“不過，我之前只使用過關系型數(shù)據(jù)庫，過渡過程是否非常艱難？”這個問題無法一概而論。Cassandra使用的數(shù)據(jù)模型對于關系數(shù)據(jù)庫管理員來說并不陌生，我們同樣使用表進行數(shù)據(jù)建模，并通過CQL——Cassandra查詢語言——查詢數(shù)據(jù)庫。不過與SQL不同，Cassandra支持更為復雜的數(shù)據(jù)結構，例如嵌套與用戶定義類型。例如，相較于為某張圖片創(chuàng)建獨立的存儲表，我們可以直接將該數(shù)據(jù)存儲在集合中以實現(xiàn)更為快速的查詢速度。這種作法在CQL當中非常自然，而對應的圖片表中則包含其名稱、URL以及喜愛該圖片的用戶信息。

在高性能系統(tǒng)當中，毫秒級別的差異可能決定用戶的實際體驗與去留。然而，資源成本高昂的JOIN操作限制了我們的向外擴展通徹。通過對數(shù)據(jù)進行非規(guī)范化處理，我們能夠盡可能降低請求數(shù)量，從而大幅降低磁盤空間成本并實現(xiàn)可預測的高性能應用。

當然，我們能夠存儲的絕不僅僅是圖片數(shù)據(jù)。Cassandra針對高寫入吞吐量進行了優(yōu)化，這意味著其能夠***地處理大數(shù)據(jù)應用。時間序列與物聯(lián)網(wǎng)用例的快速增長要求我們不斷尋求新的方法以收集數(shù)據(jù)并改進數(shù)據(jù)的應用技術。

這就帶來了新的問題：我們已經(jīng)能夠以現(xiàn)代化且具備成本效益的方式存儲數(shù)據(jù)，但如何進一步提升處理能力？換言之，在數(shù)據(jù)收集完成后，我們該如何加以運用？我們?nèi)绾斡行Х治鰯?shù)百TB數(shù)據(jù)？我們又該如何以秒為單位實時利用信息進行決策？Apache Spark正是問題的答案。

Spark可謂大數(shù)據(jù)處理的下一場革命。Hadoop與Mapreduce屬于***代革命性項目，它們讓我們得以立足于大數(shù)據(jù)層面實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集。而Spark則能夠大幅提高性能并降低代碼計算的復雜性，從而實現(xiàn)***的數(shù)據(jù)分析能力。在Spark的幫助下，我們可以完成大量批處理計算，針對數(shù)據(jù)流處理結果進行反應并通過機器學習機制做出明智決策，最終利用遍歷與遞歸理解復雜的信息。其目標不光是為客戶提供更為快速可靠的應用連接能力（這部分效果由Cassandra負責實現(xiàn)），同時也需要利用信息做出業(yè)務決策地更好地滿足客戶需求。

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希望大家能夠享受這段技術學習之旅！如果大家希望了解更多，也可參閱我們的OSCON教程，其中包含大量與Cassandra與Spark相關的內(nèi)容。

原文標題：An introduction to data processing with Cassandra and Spark

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