hector

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將數據導入到我的Cassandra測試集羣后，發現我需要一些列的二級索引。由於數據已經在集羣中，我想通過更新ColumnFamilyDefinitions來實現這一點。現在，問題是：這些列是動態列，所以它們對getColumnMetaData（）調用是不可見的。如何通過Hector檢查是否已創建二級索引並創建一個（如果情況並非如此）？（我認爲部分如何創建它可以在http://comments

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複製cassandra中的ColumnFamily（元數據，而不是實際行）

我需要複製同一個鍵空間中的ColumnFamily - 我不關心此ColumnFamily中的數據，只是CF的元數據（屬性，設置等 - 無論你想稱它）。我在網上找不到描述這個過程的任何東西（我也找不到它是否可能）。任何建議/想法？我可以使用python或java（astyanax或hector）。另外，我正在運行cassandra 1.1 謝謝！

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向cassandra插入大量數據

我想在cassandra中插入約5000萬行（〜30列），目前只有1個節點。我從另一個數據源查詢我的數據並存儲在一個表對象中。我迭代通過分別解析每一行然後將其添加到增變器。目前，我一次插入100行，100萬行需要40分鐘！我如何加快這個過程？（我也嘗試過client.batch_mutate（），但它似乎有重置連接錯誤塊數大小的插入數千）2）。通過搜索我看到多線程可能有所幫助。但我找不到任何

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使用Hector編輯存在Columnfamily並同時添加新列獲取Error？

我正在學習使用Hector，並在嘗試添加一個新的列的列族時出現錯誤。以下代碼有效，我只編輯沒有新定義列的columnfamily。 KeyspaceDefinition kd = gameCluster .describeKeyspace("testKeySpace"); //here i am try to add new columns in the columnfamily in th

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爲什麼索引切片查詢似乎需要隨機但一致的時間才能加載數據？

我從測試人員那裏得到錯誤報告，抱怨我的頁面沒有足夠快地從cassandra加載數據。這些數據會加載任何時間戳記，其中包含當前日期到它之前30天的時間戳記，以及用戶輸入的任何其他過濾條件，包括每頁加載多少個數據點（我實現了一些代碼來檢索數據「頁面「一次從cassandra中刪除，以避免內存問題一次加載數十萬個數據點）。在某些日子裏，裝載每頁的最大數量只需要不到一秒鐘，對他人，它需要15分鐘。在任何

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使用Hector客戶端從Cassandra檢索多列值

我正在使用Cassandra，並且我正在使用Hector客戶端來讀取和插入Cassandra數據庫中的數據。我試圖使用hector客戶端從Cassandra數據庫中檢索數據，如果我只想檢索一列，我就可以做到這一點。現在我試圖檢索rowKey as 1011的數據，但將columnNames作爲字符串的集合。下面是我的API，將檢索使用赫克託卡桑德拉數據庫中的數據客戶端 - public Map<

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與Queryslice.setrange混淆

我是cassandra和hector的新手。現在我試圖檢索一些我在cassandra中存儲的數據。有很多列，其中一些有一個前綴。 column1 column2 column3 prefix1_prefix2_column3 prefix1_prefix2_column4 ....依此類推。現在我想所有prefix1_prefix2_ 列然而，我得到了比我更想要的，其他的一些列也returend

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Cassandra客戶端Java API的

我最近開始使用Cassandra數據庫。現在我正在評估哪個Cassandra client我們應該繼續前進。我已經看到了關於哪個客戶端用於Cassandra的stackoverflow上的各種帖子，但都沒有非常明確的答案。我的團隊要求我對此進行一些研究，並針對Java中的每個Cassandra Client API’s提出一定的pros and cons。正如我所提到的，最近我參與了Cass

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發佈什麼查詢來僅提取列名稱（無值）？

RangeSliceQuery有一個方便的方法來提取只鑰匙 - setReturnKeysOnly()，但我找不到類似SliceQuery（如setReturnColumnNamesOnly()）。此功能是否在Hector API的某處提供？

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更新單個列在卡桑德拉

我有以下卡桑德拉列族： create column family cfn with comparator = UTF8Type and key_validation_class = UUIDType and column_metadata =[ {column_name:email, validation_class: UTF8Type,index_type: KEYS}