Cassandra数据分布之5分区器
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Cassandra数据分布之5分区器，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含848字，纯文字阅读大概需要2分钟。
内容图文
分区器决定了数据在集群中节点的分布。分区器的功能是通过为每一行数据的分区键(partion key)分配一个令牌(token)，然后通过这个令牌(token)将数据保存在cassandra集群中。
Cassandra提供了如下如下4种分区器。Cassandra中的实现如下图：
-
ByteOrderedPartitioner：有序分区器，它将键值数据看做是裸字节。
-
LocalPartitioner：对分区键未做任何处理的分区器。
-
Murmur3Partitioner：基于MurmurHash哈希算法，能将数据均匀地分布在集群上。
OrderPreservingPartitioner：令牌是基于键值的UTF-8字符串。各行是按照键值的顺序存储的，按照排序顺序对齐物理结构。此分区器查询并不比随机分区器更有效率——它只提供顺序性。它的一个缺点是非常容易让环不均衡，所以非常有可能导致最后大量数据位于某些节点，而其它节点的数据很少。那些存在很多数据的节点，使得环非常不平衡，常常被看做是“热点”。
- RandomPartitioner：它使用BigIntegerToken存放MD5哈希值，通过哈希值来决定键值放在环上的具体位置。这样做的好处是可以让键值很均匀地分布到集群中，因为这个分布是随机的。它的不足在与区间查询的效率不高，因为在一个指定区间的键值可能会分布在环上很分散的位置，而且键值的区间查询返回的数据也是随机顺序的。
分区器可以通过修改配置文件cassandra.yaml中partitioner的配置来设置。你也可以实现org.apache.cassandra.dht.IPartitioner接口来创建自己的分区器，并放到Cassandra的classpath下。
参考：cassandra权威指南，官网Partitioner
原文：http://blog.csdn.net/limingjian/article/details/45091537
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Cassandra数据分布之5分区器全部内容，希望文章能够帮你解决Cassandra数据分布之5分区器所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。