Cassandra 权威指南 大数据学习必备。 本书是一本广受好评的Cassandra图书。与传统的关系型数据库不同，Cassandra是一种开源的分布式存储系统。书中介绍了它无中心架构、高可用、无缝扩展等引人注目的特点，讲述了如何安装、配置Cassandra及如何在其上运行实例，还介绍了对它的监控、维护和性能调优手段，同时还涉及了Cassandra相关的集成工具Hadoop及其类似的其他NoSQL数据库。 　　本书适合数据库开发人员与网站开发者阅读。 cassandra 权威指南 大数据 nosql hadoop

DataX是一个支持主流数据库的通用数据采集工具 详细描述了如何安装部署和每个采集插件的使用方法 该项目从阿里的而来，经过了精简和改造，说明如下 功能差异说明 精简 删除了仅在阿里内部的数据库，这些数据库在非阿里集团无法使用，因此直接删除，包括： 美国存托凭证 DRDS OCS ODPS 开源软件 OTS 增加 增加了部分插件，目前包括 阅读器插件 clickhousereader dbffilereader hbase20xreader jsonfilereader Kudureader influxdbreader httpreader 作家插件 dbffilewrite 青梅作家 库杜作家 Influxdbwriter 部分插件增强功能，罗列如下 关系型数据库增加了几乎所有基本数据类型和部分复杂类型的支持 hdfswriter增加了对十进制数据类型格式的支持 hdfswriter增加了对Parquet文件格式的支持 hdfswrite增加了目录覆盖模式 hdfswriter增加了更多的文件压缩格式支持 hdfswriter的临时目录位置放入为当前写入目录下的

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CruiseYoung提供的带有详细书签的电子书籍目录 http://blog.csdn.net/fksec/article/details/7888251 Cassandra 权威指南(Apache Cassandra 项目主席作序推荐) 基本信息 原书名： Cassandra: The Definitive Guide 原出版社： O'Reilly Media 作者： (美)Eben Hewitt 译者： 王旭 丛书名： 图灵程序设计丛书 出版社：人民邮电出版社 ISBN：9787115258540 上架时间：2011-7-25 出版日期：2011 年8月 开本：16开 页码：280 版次：1-1 内容简介 　　 《cassandra 权威指南》是一本广受好评的cassandra图书。与传统的关系型数据库不同，cassandra是一种开源的分布式存储系统。书中介绍了它无中心架构、高可用、无缝扩展等引人注目的特点，讲述了如何安装、配置cassandra及如何在其上运行实例，还介绍了对它的监控、维护和性能调优手段，同时还涉及了cassandra相关的集成工具hadoop及其类似的其他nosql数据库。 　　 《cassandra 权威指南》适合数据库开发人员与网站开发者阅读。 作译者 　　Eben Hewitt 跨国公司应用架构总监，负责系统战略和设计工作。他是Apache Cassandra项目的一位文档贡献者，同时也是多本技术书籍的作者，其中包括Java SOA Cookbook（O’Reilly出版）。 目录 封面 -21 封底 -20 版权 -19 目录 -18 译者序 -11 序 -9 前言 -7 第1章　Cassandra概况 1 1.1　关系型数据库有什么问题 1 1.2　关系型数据库简单回顾 5 1.2.1　RDBMS：出类拔萃与表现平平 6 1.2.2　互联网的规模 12 1.3　Cassandra的电梯间演讲 13 1.3.1　50个字介绍Cassandra 13 1.3.2　分布式与无中心 13 1.3.3　弹性可扩展 14 1.3.4　高可用与容错 15 1.3.5　可调节的一致性 15 1.3.6　Brewer的CAP理论 18 1.3.7　面向行 21 1.3.8　无schema 22 1.3.9　高性能 22 1.4　Cassandra来自何方 22 1.5　Cassandra的应用场景 23 1.5.1　大规模部署 23 1.5.2　写密集、统计和分析型工作 24 1.5.3　地区分布 24 1.5.4　变化的应用 24 1.6　谁在使用Cassandra 24 1.7　小结 26 第2章　安装Cassandra 27 2.1　安装二进制包 27 2.1.1　解压缩 27 2.1.2　里面有什么 27 2.2　从源码编译 28 2.2.1　其他编译目标 30 2.2.2　使用Maven编译 30 2.3　运行Cassandra 30 2.3.1　在Windows平台上运行Cassandra 31 2.3.2　在Linux下运行Cassandra 31 2.3.3　启动服务器 32 2.4　使用命令行界面的客户端 33 2.5　基本命令行命令 34 2.5.1　帮助 34 2.5.2　连接服务器 35 2.5.3　描述环境 35 2.5.4　创建keyspace和列族 36 2.5.5　读写数据 37 2.6　小结 38 第3章　Cassandra的数据模型 39 3.1　关系型数据模型 39 3.2　简介 40 3.3　集群 43 3.4　keyspace 43 3.5　列族 44 3.6　列 46 3.6.1　宽行与窄行 48 3.6.2　列的排序 49 3.7　超级列 50 3.8　Cassandra与RDBMS的设计差别 53 3.8.1　没有查询语言 53 3.8.2　没有引用完整性 53 3.8.3　第二索引 53 3.8.4　排序成为一种设计决策 54 3.8.5　反范式化 54 3.9　设计模式 55 3.9.1　具体化视图 56 3.9.2　无值列 56 3.9.3　聚合键 56 3.10　需要记住的几件事 57 3.11　小结 57 第4章　应用实例 59 4.1　数据模型设计 59 4.2　酒店应用的关系型数据库设计 60 4.3　酒店应用的Cassandra设计 61 4.4　酒店应用代码 62 4.4.1　创建数据库 63 4.4.2　数据结构 64 4.4.3　进行连接 65 4.4.4　预装填数据库 66 4.4.5　搜索应用 78 4.5　Twissandra 82 4.6　小结 82 第5章　Cassandra的架构 83 5.1　system keyspace 83 5.2　对等结构 84 5.3　gossip与故障检测 84 5.4　逆熵与读修复 86 5.5　memtable、SSTable和commit log 87 5.6　提示移交 89 5.7　压紧 89 5.8　Bloom filter 91 5.9　墓碑 91 5.10　分阶段事件驱动架构 92 5.11　管理器与服务 93 5.11.1　Cassandra守护进程 93 5.11.2　存储服务 93 5.11.3　消息服务 93 5.11.4　提示移交管理器 94 5.12　小结 94 第6章　配置Cassandra 95 6.1　keyspace 95 6.1.1　创建列族 98 6.1.2　从0.6迁移到0.7 99 6.2　副本 99 6.3　副本放置策略 100 6.3.1　简单策略 101 6.3.2　旧网络拓扑策略 102 6.3.3　网络拓扑策略 103 6.4　副本因子 103 6.5　分区器 105 6.5.1　随机分区器 106 6.5.2　有序分区器 106 6.5.3　配页有序分区器 107 6.5.4　字节序分区器 107 6.6　Snitch 107 6.6.1　Simple Snitch 107 6.6.2　PropertyFileSnitch 107 6.7　创建集群 108 6.7.1　修改集群名称 109 6.7.2　给集群增加节点 109 6.7.3　多种子节点 111 6.8　动态加入环 113 6.9　安全 114 6.9.1　使用SimpleAuthenticator 114 6.9.2　编程鉴权 117 6.9.3　使用MD5加密 118 6.9.4　提供你自己的鉴权算法 118 6.10　杂项设置 119 6.11　附加工具 120 6.11.1　查看键值 120 6.11.2　导入之前版本的配置 120 6.12　小结 122 第7章　读写数据 123 7.1　Cassandra与RDBMS查询的不同 123 7.1.1　没有Update查询 123 7.1.2　记录级的写原子性 123 7.1.3　不支持服务端事务 123 7.1.4　没有重复键值 124 7.2　写操作的基本属性 124 7.3　一致性级别 124 7.4　读操作的基本属性 126 7.5　API 126 7.6　设置与插入数据 128 7.7　使用简单的get 133 7.8　数据准备 135 7.9　切片谓词 135 7.9.1　使用get_slice读取特定列名 136 7.9.2　通过切片区间获取一组列 137 7.9.3　取出一行中的所有列 138 7.10　get_range_slices 138 7.11　multiget_slice 140 7.12　删除 142 7.13　批量变更 144 7.13.1　批量删除 144 7.13.2　区间鬼影 145 7.14　编程定义keyspace和列族 145 7.15　小结 146 第8章　客户端 147 8.1　基本的客户端API 148 8.2　Thrift 148 8.2.1　Thrift对Java的支持 151 8.2.2　异常 151 8.2.3　Thrift小结 152 8.3　Avro 152 8.3.1　Avro Ant目标 154 8.3.2　Avro规范 155 8.3.3　Avro小结 156 8.4　Git简介 156 8.5　连接客户端节点 157 8.5.1　客户端列表 157 8.5.2　循环DNS 157 8.5.3　负载均衡器 157 8.6　Cassandra Web控制台 157 8.7　Hector(Java) 161 8.7.1　特性 161 8.7.2　Hector API 162 8.8　HectorSharp(C#) 162 8.9　Chirper 167 8.10　Chiton(Python) 167 8.11　Pelops(Java) 168 8.12　Kundera(Java ORM) 169 8.13　Fauna(Ruby) 169 8.14　小结 170 第9章　监控 171 9.1　日志 171 9.1.1　跟踪查看 173 9.1.2　通用技巧 174 9.2　JMX与MBean概述 175 9.2.1　MBean 177 9.2.2　集成JMX 179 9.3　通过JMX与Cassandra交互 180 9.4　Cassandra的MBean 181 9.4.1　org.apache.cassandra.concurrent 185 9.4.2　org.apache.cassandra.db 185 9.4.3　org.apache.cassandra.gms 186 9.4.4　org.apache.cassandra.service 186 9.5　定制Cassandra的MBean 188 9.6　运行时分析工具 190 9.6.1　使用JMX和JHAT进行堆分析 191 9.6.2　发现线程问题 194 9.7　健康检查 195 9.8　小结 196 第10章　维护 197 10.1　获取环的信息 198 10.1.1　Info 198 10.1.2　Ring 198 10.2　获取统计信息 199 10.2.1　使用cfstats 199 10.2.2　使用tpstats 200 10.3　基本维护工作 201 10.3.1　修复 201 10.3.2　刷写 202 10.3.3　清理 203 10.4　快照 203 10.4.1　进行快照 203 10.4.2　清除快照 204 10.5　对集群进行负载均衡 205 10.6　退服节点 208 10.7　更新节点 210 10.7.1　删除令牌 210 10.7.2　压紧阈值 210 10.7.3　在一个工作的集群中改变列族 210 10.8　小结 211 第11章　性能调优 213 11.1　数据存储 213 11.2　回复超时 215 11.3　commit log 215 11.4　memtable 216 11.5　并发 216 11.6　缓存 217 11.7　缓冲区尺寸 218 11.8　使用Python压力测试 218 11.8.1　生成Python Thrift接口 218 11.8.2　运行Python压力测试 220 11.9　启动和JVM设置 222 11.10　小结 224 第12章　集成Hadoop 225 12.1　何为Hadoop 225 12.2　使用MapReduce 226 12.3　运行字数统计例子 227 12.3.1　将数据输出到Cassandra 229 12.3.2　Hadoop流 229 12.4　MapReduce之上的工具 229 12.4.1　Pig 230 12.4.2　Hive 231 12.5　集群配置 231 12.6　案例 233 12.6.1　Raptr.com: Keith Thornhill 233 12.6.2　Imagini: Dave Gardner 233 12.7　小结 234 附录　非关系型数据库大观 235 词汇表 261 关于作者 279 关于封面 279 译者序 　　对于一位分布式存储系统的开发者，Cassandra 无疑是非常引人注目的，它的无中心架构、高可用性、无缝扩展等继承自亚马逊Dynamo 的特质，相对于其他主从架构的NoSQL 系统更加简洁，也更具有美感。 　　我从2010 年初开始关注这个系统，并翻译过几篇Cassandra 相关的文章，还引起一些读者热烈的讨论。2010 年底，当刘江老师为本书寻找译者时，我按捺不住，毛遂自荐，并随后在2011 年1 月中下旬，开始了本书的翻译工作。我用了三个月的业余时间，终于在4 月份完成了译稿。因为Cassandra 仍在快速开发中，翻译时我也尽力争取快一些，以便能让中文版出版时不至于落伍。 　　本书对Cassandra 的概念、架构、配置、使用进行了全面的介绍，非常详尽，而且给出了很多参考信息。对于希望了解Cassandra、评估Cassandra 是否是适合自己的应用，以及开始着手在Cassandra 上进行应用开发的人都是不错的读物。当然，如果想参与Cassandra 的开发或做更深入的工作，还需要直接通过源代码来获取更详尽的信息。 　　在翻译中，我尽力使用已有的、被广泛接受的名词或是术语，对于一些译法没有被广泛接受的术语，在不产生歧义的前提下，我会选择一个自以为恰当的词，有时还会给出英文，以避免读者不能将代码和本书给出的名词对应上。还有一些名词尚没有贴切的中文译法，或是译出容易产生歧义，或是国内开发者已习惯使用英文，这时我在翻译中保留了英文原文。这些选择都以帮助理解、避免歧义为首要考虑。 　　本书的翻译工作得到了很多朋友和网友的关注，希望没有让他们久等。我的同事郭磊涛，作为数据库和HBase 的专家、Cassandra 用户，在本书的翻译过程中给予了很多有益的帮助。感谢现在CSDN 的刘江老师，给我这个机会把Cassandra 介绍给大家。当然，还要感谢图灵的编辑杨海玲、傅志红，还有李松峰在本书的翻译过程中做了大量的细心工作。 　　希望本书的翻译出版能对读者进入NoSQL 的世界、开始自己的Cassandra 应用有些许的帮助。 　　 前言 　　选择Apache Cassandra 　　Apache Cassandra 是一个免费、开源的分布式数据存储系统，与传统的关系型数据库管理系统截然不同。 　　Cassandra 在2009 年1 月成为了Apache 基金会的一个孵化器项目。不久， 以Apache Cassandra 项目主席Jonathan Ellis 为首的开发者们发布了Cassandra 0.3，随后稳定不断地发布新的小版本。虽然Cassandra 在本书完成时仍然没有达到1.0发布版本，但已经被互联网领域的很多巨头使用在了生产系统之中，他们包括Facebook、Twitter、Cisco、Rackspace、Digg、Cloudkick、Reddit 等。 　　因为它非常出色的技术特性，Cassandra 已经变得非常受欢迎了。它具有持久性、无缝扩展性、可调的一致性。它的写操作非常快，可以存储上百TB 数据，而且是无中心的和对称的，所以不会有单点失效。它还是高度可用的，提供了无schema 的数据模型。目标读者 　　本书适用于各类读者。它对以下读者都会非常有用。 　　大规模、高容量网站的开发者，比如Web 2.0 的社交应用。 　　需要理解这个高性能、无中心、弹性数据存储系统的应用架构师或数据架构师。 　　希望理解如何实现容错、最终一致的数据存储系统的标准关系型数据库系统管理员或开发者。 　　希望了解Cassandra 的优势（和不足）以及其他相关的列数据库，以帮助进行技术路线选择的管理者。 　　正在进行Cassandra 或其他非关系型数据库相关项目的学生、分析师或研究员。 　　本书是一本技术指南。从某种意义上说，Cassandra 代表了一种对数据的新的思考。在过去的15 ～ 20 年间，很多合格的职业开发者都在使用纯粹的关系型或是面向对象的术语来描述他们的数据。Cassandra 的数据模型与此非常不同，起先可能很难吸引你，特别是对于数据库（应该）是什么已经有了先入为主的概念的人，更是如此。使用Cassandra 并不意味着你必须成为一个Java 开发者。不过，Cassandra 是用Java 开发的，所以若要深入分析源代码，你需要对Java 语言有更坚实的理解。虽然不一定需要懂得Java，但Java 可以帮助你更好地了解异常、学会如何编译源码以及使用一些流行的客户端。本书中的很多例子都是用Java 写成的。尽管如此，因为Cassandra 使用了语言中立的RPC 接口，所以你可以使用多种语言来开发Cassandra应用，包括C#、Scala、Python 以及Ruby 等。 　　最后，本书假设读者已经了解了Web 是如何工作的，能够使用集成开发环境，并对数据驱动的应用的典型问题有某些了解。你可能是一个经验丰富的开发者或管理员，但是对于在Cassandra 的世界里使用到的工具可能偶尔也不是非常熟悉。比如Cassandra 使用Apache Ivy 进行编译，而用一个流行的客户端（Hector）使用Git 进行版本管理。当我感到你可能需要自己进行一些设置才能运行一个例子的时候，我会尽量予以说明。本书的结构 　　本书把每章设计为一个个独立的指南。因为本书是介绍Cassandra 的，读者们可能背景各异，而且技术变化很快，所以这么处理非常重要。借用一个软件界的说法，我希望本书能够有点儿“模块化”。如果你是一个Cassandra 新人，那么可以按照顺序阅读；而如果你已经有所了解，不需要介绍了，那么也可以在后面的章节里找到有价值的内容，把它们当做独立的指南来看。本书的具体结构是这样的。 　　第1 章 Cassandra 概况 　　这一章介绍了Cassandra，并讨论了它与众不同的特质、优势和目前的用户。 　　第2 章 安装Cassandra在这一章中，作者会带你在不同平台上安装Cassandra。第3 章Cassandra 的数据模型这里，我们介绍了Cassandra 的数据模型以了解Cassandra 中的列、超级列、行都是什么。我们特别介绍了Cassandra 和传统的关系型数据库之间的差别。 　　第4 章 应用实例这一章给出了一个完整可用的例子，将一个大家熟悉的领域中的应用实例从关系模型迁移到了Cassandra 的数据模型之上。 　　第5 章 Cassandra 架构 　　这一章会帮你理解在Cassandra 进行读写操作时，到底都发生了什么，这个数据库是如何做到它的那些特点的，比如持久性和高可用性。我们深入到底层来了解一些更复杂的内部工作机制，比如gossip 协议、提示移交、读时修复、Merkle 树等。 　　第6 章 配置Cassandra .　　这一章介绍了如何设置分区器、副本放置策略和snitch。我们配置了一个集群，了解不同配置选项对于集群的影响。 　　第7 章 读写数据这是我们一直期待的时刻。这里介绍了Cassandra 模型在查询和更新数据时与传统关系型数据库的不同，然后还使用API 进行了操作。 　　第8 章 客户端第三方开发者为Cassandra 开发了很多不同的客户端， 支持多种语言， 包括Java、C#、Ruby、Python 等，对Cassandra 的底层API 进行了再次抽象。我们会帮你从整体上了解这些客户端，这样你就可以选择一个适合自己的了。 　　第9 章 监控一旦集群已经配置好并开始运行了，就需要监控它的利用率、内存占用和线程状况，了解它的日常行为。Cassandra 内建了丰富的Java 管理扩展（JMX）接口，我们可以监控所有这些信息，甚至更多。 　　第10 章 维护通过服务器自带的一些工具，可以更简单地进行很多Cassandra 集群的日常维护工作。我们会看到如何退服一个节点，对集群进行负载均衡，获取统计信息以及进行其他日常维护操作任务。 　　第11 章 性能调优Cassandra 的一个最值得一提的特性就是它的速度——非常地快。但有很多东西，包括内存设置、数据存储、硬件选择、缓存和缓冲区大小等，都需要进一步调优，从中获得更高的性能。 　　第12 章 集成Hadoop这一章由Jeremy Hanna 写作。在这章，我们会把Cassandra 放到一个更大的背景中，学习如何将它与Hadoop 集成在一起，Hadoop 是Google 的Map/Reduce 算法目前一个十分流行的实现。 　　附录很多新的数据库都在今日海量数据的需求之下应运而生了，有的从“无schema”模型中获益，有的支持更新的一些趋势，如语义网络。这里我们把Cassandra 放到各种流行的非关系型数据库背景之中，分别了解面向文档的数据库、分布式哈希表、图数据库等，来更好的地理解Cassandra 所提供的东西。 　　词汇表理解一些确实很新的东西是相当困难的，Cassandra 中有些名词对于关系型应用的开发者和DBA 来说可能非常陌生，我编写了一个词汇表，来方便大家阅读本书。如果某个概念让你不知所云，可以翻到词汇表来了解诸如Merkle 树、向量时钟、提示移交、读时修复和其他生僻的名词。本书针对Cassandra 0.6 和0.7 写成。项目组正在努力开发Cassandra，新的小版本和修订版本会不断释出。在可能的地方，我会尽量解释版本间的不同，不过你在阅读时可能已经用上了一个更新的版本，有些实现因此会有所不同。 　　 序言 　　Cassandra 是Facebook 于2008 年7 月开源的项目。它最早的版本主要是由一位亚马逊前雇员和一位微软的工程师写成的。这个系统受到了亚马逊前卫的键/ 值存储系统Dynamo 的巨大影响。Cassandra 实现了Dynamo 风格的副本复制模型和没有单点失效的架构，但增加了更为强大的“列族”数据模型。 　　当年12 月，在Rackspace 要求我帮他们建立一个可扩展的数据库的时候，我加入到这个项目之中。那是个很好的时机，因为今天所有重要的开源可扩展数据库在那时都有了，可以做做比较。尽管最初Cassandra 只有一个主要的应用案例，但它的底层架构是最强大的，于是，我致力于改进代码，同时建立一个社区。 　　之后，Cassandra 被接纳为Apache 的孵化器项目， 并于2010 年3 月毕业成为顶级项目。此时它已经成为了一个真实的开源软件的成功案例，Rackspace、Digg、Twitter 等公司都成了忠实的用户，他们不愿意从零开始写自己的数据库，但却希望一起来构建一个更优秀的系统。 　　 　　今天的Cassandra 已经远不止是当初那个（现在也还在）用来驱动Facebook 的收件箱搜索的系统了，按照Tony Bain 的说法，它已经成为了“事务处理性能的不二赢家”，而且在可靠性和可扩展性方面具有显赫的声誉。 　　 　　随着Cassandra 逐渐成熟并获得了更多的主流用户，我们显然有为它提供商业支持的需要，于是，Matt Pfeil 和我在2010 年4 月共同创立了Riptano。帮助推动Cassandra的应用具有丰富的回报，特别是可以看到更多的还没有被公开讨论过的应用。 　　另一个需求就是一本关于Cassandra 的书。和很多开源项目一样，Cassandra 的文档一直就是一个弱项。而且即使是文档最终得到了改善，一本这样的书仍然会非常有用。感谢Eben 来承担这项集艺术与科学于一身的艰巨任务，讲解Cassandra 的开发与部 　　署。读者朋友现在有机会可以有条理地学习这些新概念了。 　　——Jonathan Ellis 　　Apache Cassandra 项目主席、Riptano 联合创始人 　　 媒体评论 　　“很 荣幸可以和创建Cassandra的团队一起工作。他们出色地把最先进的研究成果转化成了可以工作的代码。Eben Hewitt为用户提供了一本可以用来了解这个复杂的分布式系统的很实用的指南。” ——Jeff Hammerbacher，Cloudera首席科学家

Dockerfiles：用于Docker和Kubernetes的50多个DockerHub公共映像-Hadoop，Kafka，ZooKeeper，HBase，Cassandra，Solr，SolrCloud，Presto，Apache Drill，Nifi，Spark，Consul，Riak，TeamCity和DevOps工具建立在主要Linux发行版上： Alpine，CentOS，Debian，Fedora，Ubuntu

cassandra工具类DevCenter，比较好用，纯免费，比NoSqlManger好多了，版本DevCenter-1.6.0

一个现代、功能丰富和高度可调优的Cassandra 和DataStax的Python客户端库

java连接cassandra数据库实现简单的增删查，数据库表看实体类，很简单，改的东西在application.properties里面

JAVA操作cassandra数据库，包括java代码及操作cassandra数据库总结文档。

视频详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 1、课程简介 Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被等知名网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。 Cassandra在2009年成为了Apache软件基金会的Incubator项目，并在2010年2月走出孵化器，成为正式的基金会项目。 2、适应人群 有一定的Java以及JavaWeb编程基础，了解关系型数据库，对NoSQL数据库有一定了解。 3、主讲内容 Cassandra是目前流行的NoSQL数据库，在企业中的应用广泛。 内容主要分为以下几部分： 一、Cassandra基础知识 二、Cassandra安装环境配置 三、Cassandra的基本使用 四、Cassandra的Java客户端使用 五、Cassandra的核心知识点 4、课程目录 第1节 - 01-数据存储和NoSQL概述 第2节 - 02-NoSQL数据库的分类 第3节 - 03-Cassandra的介绍和下载 第4节 - 04-Windows下Cassandra3.9的安装和环境变量设置 第5节 - 05-Windows下Cassandra的配置 第6节 - 06-Windows下cassandra的启动 第7节 - 07-Centos下安装配置启动Cassandra 第8节 - 08-Cassandra的端口和配置文件介绍 第9节 - 09-数据库模型-列-列族-键空间 第10节 - 10-数据模型-副本-节点-数据中心-集群 第11节 - 11-cassandra的数据类型 第12节 - 12-Cassandra的其他常用命令 第13节 - 13-CQL的介绍 第14节 - 14-创建键空间 第15节 - 15-键空间的使用-修改-删除 第16节 - 16-创建表-查看表 第17节 - 17-Cassandra的索引 第18节 - 18-Cassandra表修改-删除-清空 第19节 - 19-在普通列创建索引 第20节 - 20-插入数据-设置有效期 第21节 - 21-查询数据-在查询时的索引使用 第22节 - 22-更新列数据 第23节 - 23-删除和-批量操作