Cassandra--设置数据保留时间

在Cassandra中，可以通过设置数据的TTL（Time To Live）来设置数据在数据库中的保留时间。TTL是以秒为单位的整数值，表示数据将在多长时间后被自动删除。可以在插入数据时设置TTL，也可以在更新数据时设置TTL。例如，在CQL中，可以使用以下语句在插入数据时设置TTL：

INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...) USING TTL seconds;

其中，table_name是表名，column1、column2等是列名，value1、value2等是对应列的值，seconds是TTL的秒数。

同样地，在更新数据时，也可以使用以下语句设置TTL：

UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, ... USING TTL seconds WHERE condition;

其中，table_name、column1、column2等与插入数据时相同，value1、value2等是新的值，seconds是TTL的秒数，condition是更新数据的条件。

相关问题

:\JAVA\mavean\repository\repository\org\apache\cassandra\cassandra-all\0.8.1\apache-cassandra-thrift-0.8.1.jar (系统找不到指定的文件。)

以下是使用spark-submit提交Spark应用程序的两个示例：

引用：

spark-submit \
--master yarn \
--name "OnLineLogAnalysisV3" \
--conf "spark.scheduler.mode=FAIR" \
--conf "spark.sql.codegen=true" \
--num-executors 3 \
--executor-cores 1 \
--executor-memory 2G \
--driver-class-path /data/aaron/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar \
--class com.onlinelog.www.OnLineLogAnalysisV3 \
/data/aaron/lib/loganalysis/0801/loganalysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

引用：

spark-submit \
--master yarn \
--name "OnLineLogAnalysisV3" \
--conf "spark.scheduler.mode=FAIR" \
--conf "spark.sql.codegen=true" \
--num-executors 3 \
--executor-cores 1 \
--executor-memory 2G \
--jars /data/aaron/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar \
--class com.onlinelog.www.OnLineLogAnalysisV3 \
/data/aaron/lib/loganalysis/0801/loganalysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

这两个示例都是使用spark-submit命令来提交Spark应用程序。其中，`--master yarn`指定了Spark应用程序的运行模式为YARN模式，`--name "OnLineLogAnalysisV3"`指定了应用程序的名称为"OnLineLogAnalysisV3"，`--conf "spark.scheduler.mode=FAIR"`指定了调度器模式为FAIR模式，`--conf "spark.sql.codegen=true"`指定了Spark SQL的代码生成为开启状态。

其他参数包括`--num-executors`指定了执行器的数量，`--executor-cores`指定了每个执行器的核心数，`--executor-memory`指定了每个执行器的内存大小。`--driver-class-path`指定了驱动程序的类路径，`--jars`指定了需要加载的外部JAR包。

最后，`--class com.onlinelog.www.OnLineLogAnalysisV3`指定了要运行的主类，`/data/aaron/lib/loganalysis/0801/loganalysis-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar`指定了要提交的应用程序的JAR包路径。

如果数据量达到亿级别，请优化python代码，使其能够快速通过cassandra-driver写入数据库

针对亿级别数据量的写入操作，Python代码的优化方法如下：

1. 批量写入：使用Cassandra批量写入API，将多条数据一次性写入数据库。

from cassandra.query import BatchStatement
from cassandra import ConsistencyLevel
  
# 创建批量写入语句
batch = BatchStatement(consistency_level=ConsistencyLevel.QUORUM)
for data in data_list:
    query = "INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)"
    batch.add(query, (data['column1'], data['column2'], data['column3']))
  
# 执行批量写入
session.execute(batch)

2. 异步写入：使用Cassandra异步写入API，将数据异步写入数据库，减少等待时间。

from cassandra.concurrent import execute_concurrent
from cassandra import ConsistencyLevel

# 创建写入语句
query = "INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)"

# 执行异步写入
futures = []
for data in data_list:
    parameters = (data['column1'], data['column2'], data['column3'])
    future = session.execute_async(query, parameters, consistency_level=ConsistencyLevel.QUORUM)
    futures.append(future)

# 等待所有异步写入完成
for future in futures:
    future.result()

3. 减少数据拷贝：使用Pandas等工具，将数据转换为Cassandra需要的格式，减少数据拷贝的时间。

from cassandra.query import BatchStatement
from cassandra import ConsistencyLevel
import pandas as pd

# 将数据转换为Pandas Dataframe格式
df = pd.DataFrame(data_list)

# 将Dataframe转换为Cassandra需要的格式
data = df.to_dict('records')

# 创建批量写入语句
batch = BatchStatement(consistency_level=ConsistencyLevel.QUORUM)
for row in data:
    query = "INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)"
    batch.add(query, (row['column1'], row['column2'], row['column3']))

# 执行批量写入
session.execute(batch)

需要根据具体情况选择合适的优化方法，以达到更高效的写入操作。