WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Кассандра читает перформанс

Я хочу знать, как настроить Cassandra, чтобы повысить производительность READ, потому что, когда я пытаюсь выполнить запрос SELECT к таблице с 1 миллионом строк, я получаю ошибку timedoutexception.

Я уже изменил request_timeout_in_ms, добавил больше узлов, но все равно получил ту же ошибку.

22.05.2013

  • Можете ли вы опубликовать схему своей таблицы и запрос, который вы пытаетесь сделать? Что не так, будет зависеть от того, как вы запрашиваете таблицу и как она выглядит. 23.05.2013
  • У меня есть одна таблица с 15 столбцами в моем пространстве ключей, и я сделал выбор в одном столбце: выберите p0001 из предела eExtension 100000; 24.05.2013

Ответы:


1

Вы запрашиваете слишком много строк одновременно. Вам нужно запрашивать меньше строк за раз и пролистывать их.

Обновление:

Первый запрос:

select <KEY>,p0001 from eExtension limit 1000;

Повторите: возьмите последний результат этого запроса:

select <KEY>,p0001 from eExtension where token(<KEY>) > token(<LAST KEY RETURNED FROM PREVIOUS>) limit 1000;

повторяйте этот шаблон, пока не закончите.

24.05.2013
  • Объясните пожалуйста как это сделать??!! 25.05.2013
  • Первый запрос: выберите ‹KEY›,p0001 из eExtension limit 1000; возьмите последний результат этого запроса: выберите ‹KEY›,p0001 из eExtension, где token(‹KEY›) › token(‹LAST KEY RETURNED FROM PREVIOUS›) limit 1000; повторяйте этот шаблон, пока не закончите. 28.05.2013
  • Предположим, что у меня есть такой запрос: Выберите p0002 из eExtension, где e001= true ; Я действительно не понимаю, как я могу использовать пейджинг. 29.05.2013
  • Работает так же. добавить токен() › токен(). 29.05.2013

  • 2

    Похоже, вы пытаетесь прочитать все 1M строк одновременно. Не.

    23.05.2013

    3

    Один из способов разбиения на страницы — использовать клиентское приложение Cassandra, например Playorm. PlayOrm возвращает курсор, когда вы запрашиваете, и когда ваша первая страница считывает первые 100 результатов и отображает их, следующая страница может просто использовать тот же курсор в вашем сеансе, и он поднимается с того места, где остановился, без повторного сканирования первых 100 строк. . Посетите это, чтобы увидеть пример для курсора и это, чтобы узнать обо всех функциях и узнать больше о playorm

    25.05.2013
    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]