Рубрика «cassandra»

image

Команда Netflix Cloud Data Engineering работает с различными приложениями для JVM, включая такие популярные хранилища данных, как Cassandra и Elasticsearch. Хотя большинство наших кластеров стабильно работают, обходясь выделенной им памятью, иногда «запрос смерти» или ошибка в самом хранилище данных приводят к перерасходу памяти, что может спровоцировать лишние циклы сборки мусора или даже привести к исчерпанию памяти в JVM.
Читать полностью »

Как одной строкой сделать 24-ядерный сервер медленнее ноутбука - 1

Лучше учиться на чужих ошибках, поэтому мы в М.Видео-Эльдорадо стремимся изучать зарубежный опыт. Предлагаем и вам посмотреть перевод статьи Петра Колачковского, получившего черный пояс по прокачке производительности своего железа.Читать полностью »

Наш опыт миграции Cassandra между Kubernetes-кластерами без потери данных - 1

Последние ~полгода для работы с Cassandra в Kubernetes мы использовали Rook operator. Однако, когда нам потребовалось выполнить весьма тривиальную, казалось бы, операцию: поменять параметры в конфиге Cassandra, — обнаружилось, что оператор не обеспечивает достаточной гибкости. Чтобы внести изменения, требовалось склонировать репозиторий, внести изменения в исходники и пересобрать оператор (конфиг встроен в сам оператор, поэтому ещё пригодится знание Go). Всё это занимает много времени.

Обзор существующих операторов мы уже делали, и на сей раз остановились на CassKop от Orange, который поддерживает нужные возможности, а в частности — кастомные конфиги и мониторинг из коробки.Читать полностью »

Предлагаю ознакомиться с расшифровкой доклада 2017 года Игорь Стрыхарь «ClickHouse – визуально быстрый и наглядный анализ данных в Tabix».

Веб-интерфейс для ClickHouse в проекте Tabix.
Основные возможности:

  • Работает с ClickHouse напрямую из браузера, без необходимости установки дополнительного ПО;
  • Редактор запросов с подсветкой синтаксиса;
  • Автодополнение команд;
  • Инструменты графического анализа выполнения запросов;
  • Цветовые схемы на выбор.
    ClickHouse – визуально быстрый и наглядный анализ данных в Tabix. Игорь Стрыхарь - 1

Читать полностью »

Почему Discord переходит с Go на Rust - 1

Rust становится первоклассным языком в самых разных областях. Мы в Discord успешно используем его и на серверной, и на клиентской стороне. Например, на стороне клиента в конвейере кодирования видео для Go Live, а на стороне сервера для функций Elixir NIF (Native Implemented Functions).

Недавно мы резко улучшили производительность одной службы, переписав её с Go на Rust. В этой статье объясним, почему для нас имело смысл переписать службу, как мы это сделали и насколько повысилась производительность.
Читать полностью »

Привет.

Меня зовут Миша Бутримов, я хотел бы хотел немного рассказать про Cassandra. Мой рассказ будет полезен тем, кто никогда не сталкивался с NoSQL-базами, — у нее есть очень много особенностей реализации и подводных камней, про которые нужно знать. И если кроме Oracle или любой другой реляционной базы вы ничего не видели, эти вещи спасут вам жизнь.

Чем хороша Cassandra? Это NoSQL-база данных, cпроектированная без единой точки отказа, которая хорошо масштабируется. Если вам нужно добавить пару терабайт для какой-нибудь базы, вы просто добавляете ноды в кольцо. Расширить ее на еще один дата-центр? Добавляете ноды в кластер. Увеличить обрабатываемый RPS? Добавляете ноды в кластер. В обратную сторону тоже работает.

Cassandra. Как не умереть, если знаешь только Oracle - 1

В чем еще она хороша? В том, чтобы обрабатывать много запросов. Но много — это сколько? 10, 20, 30, 40 тысяч запросов в секунду — это немного. 100 тысяч запросов в секунду на запись — тоже. Есть компании, которые говорили, что они держат 2 млн. запросов в секунду. Вот им, наверное, придется поверить.

И в принципе у Cassandra есть одно большое отличие от реляционных данных — она вообще на них не похожа. И об этом очень важно помнить.
Читать полностью »

Перед вами перевод статьи из блога Seattle Data Guy. В ней авторы выделили 5 наиболее популярных ресурсов для обработки Big Data на текущий момент.

От Hadoop до Cassandra: 5 лучших инструментов для работы с Big Data - 1

Сегодня любая компания, независимо от ее размера и местоположения, так или иначе имеет дело с данными. Использование информации в качестве ценного ресурса, в свою очередь, подразумевает применение специальных инструментов для анализа ключевых показателей деятельности компании. Спрос на аналитику растет пропорционально ее значимости, и уже сейчас можно определить мировые тенденции и перспективы в этом секторе. Согласно мнению International Data Corporation, в 2019 году рынок Big Data и аналитики готов перешагнуть порог в 189,1 миллиарда долларов.Читать полностью »

Миграция Cassandra в Kubernetes: особенности и решения - 1

С базой данных Apache Cassandra и необходимостью её эксплуатации в рамках инфраструктуры на базе Kubernetes мы сталкиваемся регулярно. В этом материале поделимся своим видением необходимых шагов, критериев и существующих решений (включая обзор операторов) для миграции Cassandra в K8s.Читать полностью »

Мини-интервью Олега Анастасьева: отказоустойчивость в Apache Cassandra - 1

Одноклассники – самый крупный пользователь Apache Cassandra в Рунете и один из крупнейших в мире. Мы начали использовать Cassandra в 2010 для хранения оценок фото, а сейчас под управлением Cassandra находятся петабайты данных на тысячах нод, более того, мы даже разработали свою собственную NewSQL транзакционную БД.
12 сентября в своём петербургском офисе мы проведем второй митап, посвященный Apache Cassandra. Основным спикером мероприятия станет станет главный инженер Одноклассников Олег Анастасьев. Олег – эксперт в области распределённых и отказоустойчивых систем, он работает с Cassandra уже более 10 лет и неоднократно рассказывал об особенностях эксплуатации этого продукта на конференциях.

В преддверии митапа мы поговорили с Олегом про отказоустойчивость распределённых систем с Cassandra, поинтересовались о чем он будет рассказывать на митапе и почему стоит посетить это мероприятие.
Читать полностью »

Как мы тестировали несколько баз данных временных рядов - 1

За последние несколько лет базы данных временных рядов (Time-series databases) превратились из диковинной штуки (узкоспециализированно применяющейся либо в открытых системах мониторинга (и привязанной к конкретным решениям), либо в Big Data проектах) в «товар народного потребления». На территории РФ отдельное спасибо за это надо сказать Яндексу и ClickHouse’у. До этого момента, если вам было необходимо сохранить большое количество time-series данных, приходилось либо смириться с необходимостью поднять монструозный Hadoop-стэк и сопровождать его, либо общаться с протоколами, индивидуальными для каждый системы.

Может показаться, что в 2019-м году статья про то, какую TSDB стоит использовать, будет состоять лишь из одного предложения: «просто используйте ClickHouse». Но… есть нюансы.

Действительно, ClickHouse активно развивается, пользовательская база растет, а поддержка ведется очень активно, но не стали ли мы заложниками успешной публичности ClickHouse-а, которая затмила другие, возможно, более эффективные/надежные решения?
В начале прошлого года мы занялись переработкой нашей собственной системы мониторинга, в процессе которой встал вопрос о выборе подходящей базы для хранения данных. Об истории этого выбора я и хочу здесь рассказать.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js