WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Получите несколько диапазонов столбцов из одной строки в Cassandra через Гектора

Учитывая, что у меня есть одна строка в Cassandra с несколькими столбцами, которые имеют целое число в качестве ключа и некоторое значение. Использование SliceQuery в Hector дает мне возможность получить один диапазон этих столбцов. Есть ли возможность получить несколько диапазонов одним запросом?

Пример строки Кассандры:

columns 3, 7, 12, 34, 45, 46, 59, 98, 99
----------------------------------------
values  a, f,  e,  v,  a,  r,  r,  o,  k

Как использовать Hector для получения всех столбцов с ключами от 20 до 30 и от 50 до 90 в одном запросе?

cassandra hector
09.10.2012

Ответы:


1

Я так не думаю. Чтобы сохранить его в одном запросе, вам придется использовать один срез, который включает в себя все интересующие срезы, а затем на стороне клиента решить по столбцу за столбцом, попадают ли столбцы в один из интересующих вас диапазонов. .

Вы должны заметить, что если данных слишком много для обработки всех столбцов в этом большом фрагменте за один вызов, то вы можете использовать разбиение на страницы, чтобы уменьшить объем данных на стороне клиента, но тогда вы могли бы просто сделать отдельные вызовы для каждого из ваших исходных фрагментов.

09.10.2012

2

Чтобы решить эту проблему в проекте с открытым исходным кодом PlayOrm, мы делаем это...

Есть ли у Гектора асинхронные вызовы, такие как astyanax, чтобы вы могли это сделать

for(Query q : queryList) {
// this next call is non-blocking..sends requests and returns immediately not waiting for response
   Future f = q.executeAsycn(); 
   futures.add(f);
}

//Now, both column slices are happening in parallel at the SAME time

for(Future f : futures) {
   Result r = f.get(); //this will block for the first result
}

Таким образом, это так же быстро, как если бы у API был ОДИН единственный вызов API, поэтому нет необходимости в одном вызове.

Дин

09.10.2012
  • Правильный ответ на мой вопрос дал Крис Геркен, но ваш ответ содержит хорошее предложение, как решить проблему. Спасибо. 12.10.2012
    • Новые материалы
    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]