我在考虑一种优化in子句的方法，比如id in（1，2，3，…）？
获得一个杂音3partitioner哈希函数
按值分组in子句，这些值产生相同的散列，如“id in（x1，x3，…”，其中x1和x3具有相同的散列。
将该查询传递给驱动程序，驱动程序应该能够转到分区所有者节点？
那么，如何获得cassandra的multirre3partitioner散列函数，以便在代码中计算散列呢？
这个理论对Cassandra有用吗？
我在考虑一种优化in子句的方法，比如id in（1，2，3，…）？
获得一个杂音3partitioner哈希函数
按值分组in子句，这些值产生相同的散列，如“id in（x1，x3，…”，其中x1和x3具有相同的散列。
将该查询传递给驱动程序，驱动程序应该能够转到分区所有者节点？
那么，如何获得cassandra的multirre3partitioner散列函数，以便在代码中计算散列呢？
这个理论对Cassandra有用吗？
1条答案
按热度按时间but5z9lq1#
如果使用令牌感知负载平衡策略，驱动程序已经这样做了。值得注意的是，您不太可能拥有具有相同令牌的多个ID，尽管它们可能是相同的。
一般来说，尝试这样批量处理请求是个坏主意。除非您有一个不寻常的场景，否则最好只在每个场景上使用executesync
id对他们都做一个测试。它将更好地跨集群分布和并行化协调负载，并且需要更少的定制工作。我强烈建议不要过早地进行优化，而应该专注于拥有一个正确的数据模型。如果您需要批量工作，请使用spark loader/reader或查看它，以获得高效工作的好示例。