Cassandra数据库从入门到精通系列之一：认识Cassandra数据库

Posted 2023-04-02 最笨的羊羊

Cassandra数据库从入门到精通系列之一：认识Cassandra数据库

• 一、Cassandra数据库介绍
• 二、下载Cassandra数据库地址
• 三、Cassandra数据库官网
• 四、Cassandra数据库的特点
• 五、Cassandra数据库特征
• 六、Cassandra数据库应用场景举例

Cassandra集群搭建的详细步骤可以参考博主下面这篇博客：

• Cassandra数据库从入门到精通系列之二：搭建Cassandra集群

一、Cassandra数据库介绍

Cassandra是一个混合型的非关系的数据库，类似于Google的BigTable。 其主要功能比Dynamo （分布式的Key-Value存储系统）更丰富，但支持度却不如文档存储MongoDB（介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

二、下载Cassandra数据库地址

最新版本的Cassandra数据库是Cassandra4系列

• 下载Cassandra数据库地址

三、Cassandra数据库官网

• https://cassandra.apache.org/_/index.html

四、Cassandra数据库的特点

• 弹性可扩展性 - Cassandra是高度可扩展的; 它允许添加更多的硬件以适应更多的客户和更多的数据根据要求。
• 始终基于架构 - Cassandra没有单点故障，它可以连续用于不能承担故障的关键业务应用程序。
• 快速线性性能 - Cassandra是线性可扩展性的，即它为你增加集群中的节点数量增加你的吞吐量。因此，保持一个快速的响应时间。
• 灵活的数据存储 - Cassandra适应所有可能的数据格式，包括：结构化，半结构化和非结构化。它可以根据您的需要动态地适应变化的数据结构。
• 便捷的数据分发 - Cassandra通过在多个数据中心之间复制数据，可以灵活地在需要时分发数据。
• 事务支持 - Cassandra支持属性，如原子性，一致性，隔离和持久性（ACID）。
• 快速写入 - Cassandra被设计为在廉价的商品硬件上运行。 它执行快速写入，并可以存储数百TB的数据，而不牺牲读取效率。

五、Cassandra数据库特征

• 特征
• 数据写入操作密集
• 数据修改操作很少
• 通过主键查询
• 需要对数据进行分区存储

六、Cassandra数据库应用场景举例

• 存储日志型数据
• 类似物联网的海量数据
• 对数据进行跟踪

从零开始系列-Caffe从入门到精通之一 环境搭建

先介绍下电脑软硬件情况吧：

处理器：Intel? Core? i5-2450M CPU @ 2.50GHz × 4

内存：4G

操作系统：Ubuntu Kylin(优麒麟) 16.04 LTS 64位

 

下面就是详细的安装过程（使用CPU，不使用GPU）：

点击这里查看原文。

第一步：

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

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出现问题：
无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock - open (11: 资源暂时不可用)
....

解决办法：
ps  aux看有没有相关进程在运行，运气好的话也许等一会就好了。
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出现问题：
有几个软件包无法下载，要不运行 apt-get update 或者加上 --fix-missing 的选项再试试？

解决办法：
sudo apt-get update
重新sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
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第二步

这里使用OpenBLAS
sudo apt-get install libopenblas-dev

第三步

下载caffe
git clone https://github.com/bvlc/caffe.git

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出现问题：
提示git尚未安装。

解决办法：
sudo apt-get install git
重新git clone https://github.com/bvlc/caffe.git
（注意国内下载有些慢，需要等一些时间）
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第四步

修改配置文件

cd caffe
mv Makefile.config.example Makefile.config

打开Makefile.config文件
将
# CPU_ONLY := 1
改为
CPU_ONLY := 1

将
# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas
BLAS := atlas
改为
BLAS := open

 

第五步

开始编译（加速编译）

 

make -j
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出现问题：

有错误，发现第一个问题与boost有关。

解决办法：
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

 

再次 make -j
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
出现问题：
./include/caffe/util/db_lmdb.hpp:8:18: fatal error: lmdb.h: 没有那个文件或目录

解决办法：
sudo apt-get install liblmdb-dev
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

 

再次 make -j
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
出现问题：
src/caffe/layers/hdf5_output_layer.cpp:3:18: fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录

解决办法：
将Makefile.config中的
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
改为
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
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再次 make -j
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
出现问题：
tools/caffe.cpp:6:27: fatal error: gflags/gflags.h: 没有那个文件或目录

解决办法：
sudo apt-get install libgflags-dev
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

 

再次 make -j
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
出现问题：
./include/caffe/util/math_functions.hpp:7:26: fatal error: glog/logging.h: 没有那个文件或目录

解决办法：
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

 

再次 make -j

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出现问题：

编译过程中死机了。

解决办法：

强制关机重启，不使用-j选项了。
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执行 make

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出现问题：
AR -o .build_release/lib/libcaffe.a
LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0
/usr/bin/ld: 找不到 -lhdf5_hl
/usr/bin/ld: 找不到 -lhdf5
collect2: error: ld returned 1 exit status
Makefile:572: recipe for target ‘.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0‘ failed
make: *** [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0] Error 1

解决办法：
sudo find / -name libhdf5.so
find: `/run/user/1000/gvfs‘: 权限不够
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial/libhdf5.so

于是将Makefile.config中的
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
改为
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial /usr/local/lib /usr/lib
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再次make
OK成功！

下一篇我们一起来运行手写体数字识别例程。

作者： bigdata大数据

出处： http://www.cnblogs.com/bigdata01/

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