深入浅出cassandra 2 第一个可以运行的例子

深入浅出cassandra 2 第一个可以运行的例子

在上一篇文章中，我们成功的建立了一个可以cassandra的实例，同时也让它成功的运行起来，下面的工作就是让我们来简单的操作一下这个
号称分布式的号称第二代的数据库系统。

本文主要关注两个部分，
1. 怎么写一个最简单cassandra的sample
2. 怎么去分析这个最简单的sample背后隐含的含义

步骤一：
1. 首先我们创建一个工程，然后将cassandra/lib目录下的包，导入到我们的工程中。

2. 非常重要的一点

编程接口Thrift的配置
使用下面的命令，获取Thrift的压缩包
wget -O thrift.tgz http://gitweb.thrift-rpc.org/?p=thrift.git;a=snapshot;h=HEAD;sf=tgz
如果使用Java语言，可以在解压Thrift后，到安装目录下的/lib/java目录，使用ant编译得到libthrift.jar

注意：
编译Java的jar时，需要用到ant，版本需要在1.7.1及以上，不然在编译时提示"not support nested 'typedef' element"的异常

而且在ant操作时，不能仅仅只拿出lib/java这个文件，须要在整个thrift这个大工程下ant

步骤二：
创建一个类，内容如下：

Java代码 ：

package com.taobao.zhujiadun.basic;
import org.apache.cassandra.thrift.Cassandra;
import org.apache.cassandra.thrift.Column;
import org.apache.cassandra.thrift.ColumnPath;
import org.apache.cassandra.thrift.ConsistencyLevel;
import org.apache.cassandra.thrift.InvalidRequestException;
import org.apache.cassandra.thrift.NotFoundException;
import org.apache.cassandra.thrift.TimedOutException;
import org.apache.cassandra.thrift.UnavailableException;
import org.apache.thrift.TException;
import org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol;
import org.apache.thrift.transport.TSocket;
import org.apache.thrift.transport.TTransport;
import org.apache.thrift.transport.TTransportException;
public class SampleOne {
static Cassandra.Client cassandraClient;
static TTransport socket;

private static void init() throws TTransportException {
//         String server = "192.168.1.129";
String server = "localhost";
int port = 9160;

/* 首先指定cassandra server的地址 */
socket = new TSocket(server, port);
System.out.println(" connected to " + server + ":" + port + ".");

/* 指定通信协议为二进制流协议 */
TBinaryProtocol binaryProtocol = new TBinaryProtocol(socket, false, false);
cassandraClient = new Cassandra.Client(binaryProtocol);

/* 建立通信连接 */
socket.open();
}

public static void main(String[] args) throws TException, TimedOutException, InvalidRequestException, UnavailableException, NotFoundException {
/* 初始化连接 */
init();

/* 选择需要操作的Keyspaces， 可以理解成数据库的表 */
String keyspace= "Keyspace1";
String row = "employee";

/* 创建一个Table Name */
String tableName = "Standard2";

/* 插入一条记录 */
insertOrUpdate(keyspace,tableName,row,"name","happy birthday!",System.currentTimeMillis());
/* 删除一条记录 */
//delete(keyspace,tableName,row,"name",System.currentTimeMillis());
/* 获取一条记录 (由于插入和删除是同一条记录,有可能会检索不到哦!请大家主意!*/
Column column = getByColumn(keyspace,tableName,row,"name", System.currentTimeMillis());
System.out.println("read row " + row);
System.out.println("column name " + ":" + new String(column.name));
System.out.println("column value" + ":" + new String(column.value));
System.out.println("column timestamp" + ":" + (column.timestamp));

close();
}

/**
* 插入记录
*/
public static void insertOrUpdate(String tableSpace,String tableName, String rowParam,String ColumnName,String ColumnValue,long timeStamp)
throws TException, TimedOutException, InvalidRequestException, UnavailableException, NotFoundException{
/* 选择需要操作的Keyspaces， 存放数据表所在的空间位置 */
String keyspace= tableSpace;
/* 数据所在的行标 */
String row = rowParam;

/* 创建一个column path */
ColumnPath col = new ColumnPath(tableName);
col.setColumn(ColumnName.getBytes());

/* 执行插入操作，指定keysapce, row, col, 和数据内容， 后面两个参数一个是timestamp， 另外一个是consistency_level
* timestamp是用来做数据一致性保证的， 而consistency_level是用来控制数据分布的策略，前者的理论依据是bigtable, 后者的理论依据是dynamo
*/
cassandraClient.insert(keyspace, row, col,"i don't know".getBytes(), System.currentTimeMillis(), ConsistencyLevel.ONE);
}

/**
* 删除记录
*/
public static void delete(String tableSpace,String tableName, String rowParam,String ColumnName,long timeStamp)
throws TException, TimedOutException, InvalidRequestException, UnavailableException, NotFoundException{
/* 选择需要操作的Keyspaces， 存放数据表所在的空间位置 */
String keyspace= tableSpace;
/* 数据所在的行标 */
String row = rowParam;

/* 创建一个column path */
ColumnPath col = new ColumnPath(tableName);
col.setColumn(ColumnName.getBytes());

/* 执行删除操作，指定keysapce, row, col， 后面两个参数一个是timestamp， 另外一个是consistency_level
* timestamp是用来做数据一致性保证的， 而consistency_level是用来控制数据分布的策略，前者的理论依据是bigtable, 后者的理论依据是dynamo
*/
cassandraClient.remove(keyspace, row, col, System.currentTimeMillis(), ConsistencyLevel.ONE);
}

/**
* 获取数据
*/
public static Column getByColumn(String tableSpace,String tableName, String rowParam,String ColumnName,long timeStamp)
throws TException, TimedOutException, InvalidRequestException, UnavailableException, NotFoundException{
/* 选择需要操作的Keyspaces， 存放数据表所在的空间位置 */
String keyspace= tableSpace;
/* 数据所在的行标 */
String row = rowParam;
/* 创建一个column path */
ColumnPath col = new ColumnPath(tableName);
col.setColumn(ColumnName.getBytes());

/* 执行查询操作，指定keysapce, row, col， timestamp
* timestamp是用来做数据一致性保证的， 而consistency_level是用来控制数据分布的策略，前者的理论依据是bigtable, 后者的理论依据是dynamo
*/
Column column = cassandraClient.get(keyspace, row, col, ConsistencyLevel.ONE).column;
return column;
}

/**
*	关闭当前的远程访问连接
*/
public static void close() {
socket.close();
}
}

为了比较好的理解这些名词解释,我们先看看cassandra的数据模型:



Cassandra 的数据模型的基本概念：
keyspace:
用于存放 ColumnFamily 的容器，相当于关系数据库中的 Schema 或 database,
ColumnFamily :
用于存放 Column 的容器，类似关系数据库中的 table 的概念。

SuperColumn ：
它是一个特列殊的 Column, 它的 Value 值可以包函多个 Column

{   // 这是一个SuperColumn
name: "李明杰",
// 包含一系列的Columns
value: {
street: {name: "street", value: "1234 x street", timestamp: 123456789},
city: {name: "city", value: "san francisco", timestamp: 123456789},
zip: {name: "zip", value: "94107", timestamp: 123456789},
}
}

Columns：
Cassandra 的最基本单位。由 name , value , timestamp 组成

{  // 这是一个column
name: "李明杰",
value: "mydream.limj@gmali.com",
timestamp: 123456789
}

cassandra的数据模型主要就是由上述几种模型构建而成的,很简单吧,的确是这样,最大的好处就是读写数据的API非常简单.

1. 首先我们来说说keyspace是个什么玩意
打开storage-conf.xml，找到<Keyspaces>这个xml节点，我们可以看到一段对keyspace的说明， 如下：
ColumnFamily在cassandra中概念最接近关系型数据库中的表。而keyspace则是一堆ColumnFamily的集合。如果说ColumnFamily是表，那么我们可以将keyspace称之库
我们来看一段简单的配置。

Java代码

<Keyspaces>
<Keyspace Name="Keyspace1">
<ColumnFamily CompareWith="BytesType" Name="Standard1"/>
<ColumnFamily CompareWith="UTF8Type" Name="Standard2"/>
<ColumnFamily CompareWith="TimeUUIDType" Name="StandardByUUID1"/>
<ColumnFamily ColumnType="Super"
CompareWith="UTF8Type"
CompareSubcolumnsWith="UTF8Type"
Name="Super1"
Comment="A column family with supercolumns, whose column and subcolumn names are UTF8 strings"/>
</Keyspace>
<Keyspace Name="ahuaxuan">
<ColumnFamily CompareWith="BytesType" Name="test1"/>
<ColumnFamily CompareWith="UTF8Type" Name="test2"/>
<ColumnFamily ColumnType="Super"
CompareWith="UTF8Type"
CompareSubcolumnsWith="UTF8Type"
Name="Super1"
Comment="A column family with supercolumns, whose column and subcolumn names are UTF8 strings"/>
</Keyspace>
</Keyspaces>

这段配置表示我们的cassandra中有多个keyspace, 而每个keyspace下又有多个ColumnFamily.