Présentation Cassandra au Lyon JUG le 15/06/2015

1. Cassandra

2. Qui suis je?
@gerald_quintana
Zenika Lyon
Cassandra Trainer

3. En quelques mots
● Distribuée
● Master-less
● Scalabilité linéaire
● Tolérance aux pannes
● Performances
● Consistance réglable
● Multi-datacenter

4. Cas d’utilisations

5. Distribution

6. Distribution

7. Réplication

8. Elasticité

9. Virtual nodes

10. Scalabilité linéaire
http://techblog.netflix.com/2011/11/benchmarking-cassandra-scalability-on.html

11. Coordination

12. Multi-datacenter

13. Consistance

14. Consistance

15. Consistance

16. Consistance

17. Consistance

18. Modèle orienté colonnes

19. CQL
CREATE TABLE utilisateur(
id_utilisateur UUID,
login VARCHAR,
date_naissance TIMESTAMP,
roles SET<VARCHAR>,
PRIMARY KEY (id_utilisateur)
);
INSERT INTO utilisateur(id_utilisateur, login,
date_naissance, roles)
VALUES ('abc123...', 'jdoe',
'1978-04-06',{'blogger','geek'});
SELECT * FROM utilisateur
WHERE id_utilisateur='abc123...';

20. Modèle orienté colonnes
Map<PartitionKey, SortedMap<ColumnKey, ColumnValue>>

21. CQL
CREATE TABLE message(
id_utilisateur UUID,
id_message TIMEUUID,
message VARCHAR,
PRIMARY KEY (id_utilisateur, id_message)
);
INSERT INTO message(id_utilisateur, id_message, message)
VALUES ('abc123...', now(),'Vive Cassandra');
SELECT * FROM message
WHERE id_utilisateur='abc123...';
SELECT message FROM message
WHERE id_utilisateur='abc123...' AND id_message='cde456...';

22. Performances
● Ecriture : Append-only + Compaction
● Lecture : Modélisation, Réplication, Cache

23. Installation
● Pré-requis: Linux, Java, Python, NTP
● 1 seul process, 1 seul type de noeud

24. Cassandra et DataStax
● Apache Cassandra 2.1.6
● DataStax Community 2.1.6
+ Intégration OpsCenter Community
+ Package RPM, DEB, MSI
● DataStax Enterprise 4.7
+ Intégration Hadoop & Spark
+ Intégration SolR
+ Sécurité avancée : Kerberos, cryptage...
+ In memory
+ Support