cassandra划分和聚类密钥
是否可以将列作为分区和聚类键？例如，
创建表citylist2（城市varchar,loc list,pop int,zip varchar,state varchar,primary key（city,city,zip））,使用集群顺序BY（城市ASC,zip DESC）；
共有1个答案
问题很可能是您试图在主键定义中引用city两次。
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所以我有一张表，它看起来像这样： 我们依赖该表根据进行分页来正确排序。 问题是：当从cassandra返回结果时，看起来它们是根据ASCII值而不是逻辑的A-Z排序进行排序的。-对于观看它的人来说，这在程序上是有意义的，但在逻辑上是不合理的。 是否有一个选项来改变当前聚类顺序的方法？ -或者另一种逻辑排序的方法？
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创建TABLE TABLE（int键、time时间戳、度量浮点、主键(key、time))； 我需要创建一个火花作业，这将读取数据从上一个表，在指定的开始和结束时间戳做一些处理，并刷新结果回Cassandra。 因此，我的spark-cassandra-connector必须对集群cassandra表列进行范围查询。 范围查询的选择性约为1%，不可能在查询中包含分区键。 这两种解决方案哪一种更好？
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我们大量使用cassandra wide rows来存储每个用户的时间序列，因为它们非常适合那个用例。假设我们有一个表： 如果时间戳上的冲突可能发生（相同的用户可以用相同的时间戳发出两个不同的事件）。假设我们对所有事件都有一个顺序（每个事件都有一个序列int），那么调整这个模式来解决这个问题的最佳方法是什么。 我将无法执行-cassandra不允许这样做。
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我正在尝试将以下结构存储在卡桑德拉中。 上面的大多数查询是 这就是为什么将（）设置为主键很有用的原因。 根据docu，Cassandra的默认分区键是主键的第一列-在我的例子中是，但我想在Cassandr集群上均匀分布数据，我不能允许一个中的所有数据只存储在一个分区中，因为有些商店有10M条记录，有些只有1k条记录。 我可以设置（）作为分区键，然后我可以达到Cassandra集群中记录的统一分布。
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DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。 通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。 2. DBSCAN密度定义 在上一节我们定性描述了密度聚类