我有一项任务要研究将cassandra与hadoop结合使用。Hadoop的名称节点是单点故障。这意味着如果名称节点出现故障，则整个数据库将无法访问。所有Cassandra节点都是相同的，因此不存在单点故障。如果我将Cassandra与Hadoop一起使用，我假设所有系统都有单点故障(据我所知，这是Hadoop名称节点)。我的问题:1-我之前的假设是否正确？2-如果是这种情况，使用这种结构(Cassandra和Hadoop)有什么优势吗？ 最佳答案 半真半假。如果您将Cassandra与Hadoop一起使用，则所有数据都存储在Cas
集成Cassandra和Hive的最佳实践是什么？Stackoverflow上的一个老问题(CassandrawihHive)指向Brisk，它现在已成为仅限订阅的DatastaxEnterprise产品。谷歌搜索仅指向两个Unresolvedjira问题，https://issues.apache.org/jira/browse/CASSANDRA-4131https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-1434但它们都没有导致在两个项目之一中提交任何代码。集成Cassandra和Hive的唯一方法是修补Cassandra/Hive源代码吗？您在
我正在研究用于传感器数据和预测分析的大数据解决方案。我是大数据的新手，并且已经阅读了有关lambda架构的信息。我考虑过将Cassandra数据库与Hadoop一起使用。Cassandra是一个高可用性和分区容错数据库，Hadoophdfs是一个用于大型分析作业的文件系统。如果我从物联网设备接收数据，数据应该先保存在Hadoop中，然后再保存到Cassandra中吗？lambda架构在批处理层有Hadoop，接收数据并将其发送到服务层到nosql数据库。为什么Hadoop中数据要先行？如果Hadoop包含原始数据，Cassandra中会存储什么样的数据？流层目前处于焦点之外。我只是想一
我正在尝试设置一个试用cassandra+pig集群。cassandrawiki听起来好像您需要hadoop才能与pig集成。但是cassandra-src/contrib/pig中的自述文件听起来好像您可以在没有hadoop的情况下在cassandra上运行pig。如果hadoop是可选的，不使用它会损失什么？ 最佳答案 Hadoop仅在您进行测试时才可选。为了以任何规模做任何事情，您还需要hadoop。在没有hadoop的情况下运行意味着您在本地模式下运行pig。这基本上意味着所有数据都由您正在运行的同一个pig进程处理。这适用
我正在使用hadoop1.0.4、cassandra1.2.2和pig0.11.0。我想在grunt上运行这个脚本:**grunt>rows=LOAD'cassandra://Keyspace1/Users'USINGCassandraStorage()AS(key,columns:bag{T:tuple(name,value)});**但是我有这个错误:**2013-03-1911:15:54,957[main]ERRORorg.apache.pig.tools.grunt.Grunt-ERROR1070:CouldnotresolveCassandraStorageusingimp
是否可以将Mahout配置为在通过Hadoop执行推荐作业时从Cassandra集群检索输入数据？我找到了一些有关此主题的资源-请参阅http://www.acunu.com/2/post/2011/08/scaling-up-cassandra-and-mahout-with-hadoop.html，但那里描述的指示似乎不起作用(在mahout-0.6和mahout-0.7上都试过)。例如，itemIDIndexPath变量似乎不存在于RecommenderJob类中，也不存在于它扩展的抽象类中。 最佳答案 我试过针对Cassan
我需要在我的Cassandra集群上执行MapReduce，包括数据局部性，即。每个作业仅查询属于作业运行的本地Casandra节点的行。存在关于如何在较旧的Cassandra版本(0.7)上为MR设置Hadoop的教程。我找不到当前版本的此类内容。自0.7以来在这方面发生了什么变化？最小设置(Hadoop+HDFS+...)需要哪些软件模块？我需要CassandraEnterprise吗？ 最佳答案 Cassandra包含一些足以与Hadoop集成的类:ColumnFamilyInputFormat-这是Map函数的输入，当使用C
我是cassandra和Hive的新手。现在我想将cassandra与Hadoop-Hive集成，但如何将cassandra与Hive集成。 最佳答案 您很幸运:DataStax刚刚发布了Brisk，这是一个集成了Hadoop和Hive的Cassandra发行版。http://www.datastax.com/products/brisk 关于hadoop-Cassandra和Hive，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://s
我目前正在研究如何存储和分析每行最多1000列的基于时间的丰富数据。目前，DatastaxEnterprise提供的Cassandra和Solr、Hadoop或Spark似乎基本可以满足我的要求。但细节决定成败。在1000列中，大约60列用于类似实时的查询(网络前端、用户发送表单并期望快速响应)。这些查询或多或少是GROUPBY语句，其中计算了次数或出现次数。由于Cassandra本身不提供所需的分析功能(没有GROUPBY)，我只剩下这些替代方案:通过Cassandra粗略查询并在自写代码中过滤结果集使用Solr索引数据并运行facet.pivot查询使用Hadoop或Spark并运
我有一个可以并行化的解决方案，但我(还)没有使用hadoop/nosql的经验，而且我不确定哪个解决方案最适合我的需求。理论上，如果我有无限的CPU，我的结果应该会立即返回。因此，任何帮助将不胜感激。谢谢!这是我所拥有的:1000多个数据集数据集键:所有数据集都有相同的键100万个key(以后可能是10或2000万个)数据集列:每个数据集都有相同的列10到20列大多数列是我们需要聚合的数值(avg、stddev，并使用R来计算统计数据)有几列是“type_id”列，因为在特定查询中我们可能只想包含某些type_ids网络应用程序用户可以选择他们感兴趣的数据集(15到1000之间的任何一
