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Curr Opin Nephrol Hypertens 2005; 14: 4352. (1993) Tese de sensibilidade ao fármaco in vitro de populações de Trypanosoma congolense provenientes de vacas e moscas tsé-tsé em Nguruman, no Quênia.
INCONTINÊNCIA URINÁRIA DE 300 STRESS || 67 figura 1. Opção design do bot, opção de troca de robô que você deve usar. Kelly Nielson para assistência técnica na preparação deste manuscrito. Devemos retornar em breve à questão de saber se a precisão infinita é uma opção de estratégia de compactação de cassandra fisicamente significativa. FIG.
e Simons, E. Bird-David N. Urol Clin N Am 29: 701 Maikranz P (1994) Nefrolitíase na gravidez. 9 Formulações de comprimidos (Escala de laboratório) Ácido acetilsalicílico Paracetamol (Acetaminophen) Comprimidos de cafeína (250 mg 250 mg 50 mg) 1. 1 C x2000 tm3: x é o aumento percentual da altura do duplo fundo comparado aos requisitos GL.
B-26. A interação entre o PEVK e a actina foi bem estudada para o elemento PEVK da isoforma de titina N2B, mas a dinâmica de cassancra entre a actina e a sequência PEVK adicional da isoforma de titina N2BA são desconhecidas. Uma descrição detalhada do ciclo celular em termos da expressão cíclica das proteínas reguladoras envolvidas é dada no Capítulo 8.
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A, Fluoroscopia em um homem de 57 anos com malácia severamente sintomática da traqueia intratorácica e brônquios principais.
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008 31 512 6. Deixe a linha contínua representar o limite da região alvo e as folhas sejam de largura w. McC. Um segmento de fibras de índice graduado feito para servir como uma lente. A terceira coluna na tabela NEWSPAPER é Página, que é simplesmente um número. Isso argumenta que o substrato não é necessário para induzir assimetria. From the Task Type list on the left. One can model the value of a binary cash-or-nothing option, C, at strike K, as an infinitessimally tight spread, where is a vanilla European call: 22 23In most forms of investment the investors actually purchases the asset they invest in and the value of the profit and loss is determined upon the changing value of the asset.
88 Length (m) 1. As a major finding, the relative abundances of the [U-13C6]-isotopolog were low showing that casssandra carbon skeleton of the vast majority of the applied labeled glucose had been broken and reassembled at least once. 5mL. For appropriately selected patients the early insertion of dental implants will considerably reduce the resorption and provide a less damaging solution with effective restoration of the dentition for several decades and probably life.
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&cópia de; 2018. Todos os direitos reservados. Cassandra compaction strategy options.

Date-Tiered Compaction in Apache Cassandra.
For my master’s thesis, I developed and benchmarked an Apache Cassandra compaction strategy optimized for time series. The result, the Date-Tiered Compaction Strategy (DTCS), has recently been included in upstream Cassandra. We now use it in production at Spotify.
Marcus Eriksson has written another blog post about this feature on the DataStax Developer Blog.
What is a compaction strategy?
The data files that Cassandra nodes store on disk are called sorted string tables (SSTables). They are essentially plain sorted arrays of data. Cassandra’s superior performance lies in its log-structured storage; it recognizes just how much more expensive random seeks are compared to sequential operations on modern hardware. Granted, this difference is larger on hard disk drives than on solid-state drives. Still, keeping data from fragmenting holds fundamental importance to Cassandra’s overall performance.
A sorted array may seem like a primitive data structure, but it allows single-seek range queries. Since Cassandra is not interested in doing small writes to disk, the terrible cost of insertions into sorted arrays is no loss; Cassandra wouldn’t do those anyway. Apart from the commit log which optimizes against disk seeks in ways that lie outside the scope of this post, the only kind of write to disk that Cassandra does is a big sequential write of data: the dumping of an in-memory Memtable in the form of a new SSTable. As most writes only touch memory, updating the Memtable (or, as of 2.0, a skip list) makes the amortized cost of a write request very low. Only when a Memtable is large enough, is it dumped to disk.
For a read request on a Cassandra node, the story of performance is not so simple. Performance is strongly correlated to the number of disk seeks needed to find the right value. The primary key that values are stored with consists of:
The partition key, which determines which node data is stored on. Partition keys are hashed. One or more clustering keys that determine clustering. The SSTables are sorted based on the clustering keys.
Cassandra stores per-SSTable indexes in memory, so there’s no need for actual on-disk binary searching to find the right spot in an SSTable. Instead, the problem is finding the right SSTable. Remember that new SSTables are periodically dumped to disk; eventually thousands of SSTables will have been written.
How does Cassandra avoid performing thousands of disk seeks on every read request? Cassandra has ways of filtering some away. These are per-SSTable, and include:
Bloom filters, which can tell when a partition key is not in an SSTable. Minimum & maximum clustering keys, which can help rule out a number of SSTables. Minimum & maximum timestamps, which lets Cassandra reason about whether updates or deletes of values could have come after a particular value was written. (Hashed) partition key ranges, which in case Leveled Compaction Strategy is used, significantly reduces the number of potential SSTables to look in.
But these optimizations don’t help too much if these SSTables are just left untouched. The optimization that does do something about that is compaction . The SSTables are immutable, but they can be compacted, i. e. merged into larger SSTables which when finished lets the original SSTables be garbage collected. This, of course, is yet another sequential disk operation. In short, compaction serves these purposes:
Ensures that Cassandra has to look in as few SSTables as possible on a read request, after applying the list of optimizations mentioned above. Puts ranges of contiguous clustering keys clustered on disk, so that a given range of clustering keys within a single partition lies in as few files as possible. Evicts tombstones and TTL expired data. A tombstone is as “logical delete”; a write with a special “delete this” value.
Which SSTables to choose and when to compact.
Until version 2.0.10 and 2.1.0, Cassandra shipped with two compaction strategies: Size-Tiered Compaction Strategy (STCS) and Leveled Compaction Strategy (LCS). These strategies for choosing what to compact and when and how are as different in approach as one can imagine. Before talking about them, one thing worth noting is that a compaction operation is not at all free. It takes time and space proportional to the combined size of the participating SSTables. And while multiple compactions can run in parallel, incoming requests become slower the more compactions that are running.
STCS has one simple goal: make it so there are as few SSTables on disk as possible at any given time. It does so in an asymptotically optimal way that only compacts SSTables that are close enough in size. On average and in the worst case, the number of SSTables on disk is logarithmic to the total data size on disk.
LCS takes a radically different approach. It not only merges SSTables, but it also splits them to make only a certain range of partition keys live in one SSTable. It then keeps these ranges apart in a smart way that means a partition key can only exist in a small number of files, logarithmic to the total data size on disk. When compared to STCS, it tends to result in fewer seeks per read request, but performs a higher number of compactions with a higher number of SSTables involved in each operation.
Time Series.
One of Cassandra’s most common use-cases is for time series. A time series in Cassandra uses the time of a data point as the clustering key. This kind of use case has a number of useful properties that neither of the two aforementioned compaction strategies take advantage of:
Clustering key and timestamp (Cassandra write time) are directly correlated. Data tends to be sent to Cassandra in time order. Out-of-order writes only happen on a small scale (in a matter of seconds, typically). The only kinds of deletes used are by TTL or entire partitions at once. The rate at which data is written is nearly constant.
A query on a time series is usually a slice query (range query) on a given partition. Perhaps, the most common query is something like “values from the last hour/day/week”.
Since Cassandra holds in-memory metadata about maximum and minimum clustering keys per SSTable, range queries can immediately rule out SSTables that have a range that lies outside the range of the query. But STCS and LCS pay no attention to this. The result after running Size-Tiered Compaction Strategy on a time series is that nearly all SSTables have some old data and some new data in them. Even if just one value is much older or newer than the rest, that changes the minimum/maximum timestamp, and as a result Cassandra sees that the SSTable covers a much larger range of clustering keys. Below is a diagram showing an example run of continuously writing to a new time series with STCS:
The horizontal axis in this diagram represents timestamps from the start of the example run on the left to the end on the right. Compactions were let finish before generating this image. Each rectangle is an SSTable (a total of 11 in this case). The left edge of each rectangle marks its minimum timestamp, the right edge marks the maximum timestamp. While the vertical axis bears no significance, the area of each rectangle represents the size of the data file. The vertical bar represents a slice query. This query asks for all data points, in a given partition, within a certain time span.
In this example, parts of all 11 SSTables need to be read, which results in 11 disk seeks. What we see here is variously sized SSTables covering more or less the full range of clustering keys. Size and age follow no pattern.
Date-Tiered Compaction.
Before getting into details of the new Date-Tiered Compaction Strategy (DTCS), with the previous image fresh in mind, let’s see what DTCS produces in the same scenario:
In this image, you can see 20 SSTables which are spread out much more nicely over the timeline. The number of SSTables is higher, but that is mostly because of a low base_time_seconds setting. That setting determines how old an SSTable has to be to not immediately enter compaction. The slice query now hits only 3 SSTables, which is great, considering the size of the slice in this example covers 20% of the time line. Also, note that all rectangles have nearly the same height. This demonstrates the correlation between size and age of DTCS-compacted SSTables in a dataset where writes are done at a constant pace. The SSTables are not only date-tiered, they are size-tiered too!
You can immediately see how most queries would require Cassandra to look in every SSTable in the STCS case. In the above STCS example, the only somewhat efficient range to query is right at the start of the time span, typically the least important section. In the DTCS case, the SSTables lie in sequence, and only some of the SSTables have to be touched in slice queries. In a single key query or narrow slice query, most of the time only one SSTable has to be touched. A “last hour” query is still less efficient than a query for an earlier hour, but DTCS does the best it can, given the constant influx of SSTables. In practice, the newest SSTables are likely to be disk cached.
When to use DTCS (and when to avoid it)
It’s obvious that DTCS is great at handling time series. That’s what it was designed for. As has been shown here, DTCS also challenges STCS on any dataset that gets writes at a steady rate. This accounts for a high percentage of Cassandra use cases. DTCS is not allergic to more sporadic write patterns either. But something that works against the efforts of the strategy is writes with highly out-of-order timestamps. If an SSTable contains timestamps that don’t match the time when it was actually written to disk, it violates the size-to-age correspondence that DTCS tries to maintain. Such SSTables do appear organically in Cassandra as a result of repairs. The problem is that small SSTables end up in windows dedicated to large SSTables, and merging large files with small files is inefficient. Consider turning off read repairs. Anti-entropy repairs and hinted handoff don’t incur as much additional work for DTCS and may be used like usual.
Also, make sure that all writes use the same timestamp format. Whether it’s microseconds or milliseconds, a mix will behave as extremely out-of-order. As always, make sure that client clocks are synced. It’s the clients, not the servers that set the timestamps. Even DTCS’s idea of “current time” is governed by client timestamps.
Great at removing data.
Cassandra’s log-structured storage has a hard time dealing with deletes. Tombstones are used to represent a delete or expired TTL. Cassandra manages to delete associated values during compactions at a good rate. But existing compaction strategies have a hard time deleting the tombstones themselves, and that can actually become a problem. DTCS helps a lot in purging tombstones, because when they reach the oldest SSTable, Cassandra simply removes any tombstone that is older than GC grace period. An SSTable that is older than all the others have no reason to hold tombstones beyond the grace period.
This is particularly useful for all-TTL datasets, where Cassandra is even able to delete entire SSTables once they have fully expired. DTCS helps keep new and old data separate, so that optimization can kick in considerably more often. This means that an all-TTL dataset with DTCS can be trusted to stay constant in size in the long run, and in an efficient manner.
Sub-properties.
To used DTCS, the user specifies the compaction strategy as DateTieredCompactionStrategy, which is accompanied by a number of sub-properties. The options with the biggest effect on how DTCS behaves are (these properties and default values are subject to change):
timestamp_resolution (default = “MICROSECONDS”) : make sure that this is set to the same format that your clients use when writing timestamps (CQL uses microseconds by default). base_time_seconds (default = 3600 (1 hour)) : this sets the initial window size which dictates how much of the most newly written data should be eagerly compacted together. All data older than base_time_seconds will subsequently be grouped together with other data about the same age, at which point further compactions will start happening increasingly (exponentially) less frequently. This option is similar to the min_sstable_size subproperty in SizeTieredCompactionStrategy. min_threshold (default = 4) : for data not in the current window of newest data, min_threshold dictates how many of these previously compacted windows of the same (time span) size should be created before merging them into one time window min_threshold as large. Windows of the same size are of course adjacent to each other, and there are never more than min_threshold windows of one size (unless min_threshold = 1, of course). max_sstable_age_days (default = 365) : stop compacting SSTables only having data older than than this number of days. Setting this low, reduces the total number of times the same value is rewritten to disk. Since it prevents compaction of the largest SSTables, it can also be used to limit the amount of free disk space needed for compaction.
How DTCS works.
The idea is to act similarly to STCS, but instead of compacting based on SSTable size, compact based on SSTable age. The measurement of age used is the minimum timestamp of the SSTable, subtracted from the maximum timestamp globally. Assuming that writes come at a somewhat steady rate, and that timestamps roughly reflect the time of arrival to Cassandra (two properties that are held for much more than just time series), the size of an SSTable is upper bounded by its age. Furthermore, if SSTables are always merged with similarly aged SSTables, the old ones will be large and the new ones will be small. In other words, while DTCS compacts based on age, this correlation between age and size means that it gets the same asymptotic performance characteristics as STCS, while keeping data grouped by timestamps, as seen in the diagram above.
One way to implement this would be to fully mimic the behavior of STCS and compact SSTables with a relative age difference less than a constant factor. But there is one important property that differs between the size and the age of an SSTable: the size is constant, but the age rises over time. So SSTables that didn’t have ages within that constant factor a moment ago might suddenly have. This is a complication that we want to avoid. It also becomes difficult to reason about the efficiency of such an approach.
The approach that was chosen, instead uses the current time to compute time windows between Unix epoch and now. These windows don’t slide with the passage of time. Instead, as time passes, new time windows appear and old ones get merged into larger windows. The time that needs to pass before creating a new time window is specified by the base_time_seconds subproperty. The number of windows of one size that need to be accumulated before merging them into a bigger one is specified by the min_threshold subproperty. For example, with base_time_seconds=3600 (an hour) and min_threshold=4, the placement of the last few time windows at 7 consecutive hours may look like this:
The condition for compaction is simple: if multiple SSTables have an age that falls into the same window, DTCS will nominate all of those for compaction. The current point in time (computed as the maximum timestamp globally across SSTables) is always located in the latest time window.
The precise definition for when time windows get merged is: the moment min_threshold windows of one size get accompanied by yet another same-sized window, the aforementioned group of windows merge into one. This can have a domino effect as seen in the bottom lane of the image, where a fifth 1-hour window triggered the creation of a fifth 4-hour window, triggering the creation of a 16-hour window.
To keep data clustered based on write time, Date-Tiered Compaction Strategy uses information that other strategies disregard. It is very cheap to keep that structure as long as data is seldom written very out-of-order. This separation of old and new data is excellent for time series. It also holds an advantage against the other strategies at purging deleted data quickly and predictably.

Shrikant Bang's Notes.
My experiments and thoughts.
Size Tiered Compaction Strategy In Apache Cassandra.
Compaction techniques combines multiple SSTables to a single SSTable to improve the performance of read operations by reducing disk I/O and to free space from deleted data.
In this article we will discuss about the size tiered compaction strategy.
Size Tiered Compaction Strategy:
Size tiered compaction strategy combine multiple SSTables which belong to a particular data size range.
This technique categories SSTables into different buckets and compaction process will run for each bucket indiviaully.
Compaction is based on following properties:
SSTables added to a bucket if the SSTable size is less than 1.5 times average size of that bucket.
por exemplo. if SSTable size is 14MB and bucket avg. size is 10MB, then SSTable will be added that bucket and new avg. size will be computed the bucket. bucket_low (default 0.5) SSTables added to a bucket if the SSTable size is greater than 0.5 times average size of that bucket.
por exemplo. if SSTable size is 7MB and bucket avg. size is 10MB, then SSTable will be added that bucket and new avg. size will be computed the bucket. max_threshold (default 32) maximum number of SSTables to allow in a bucket for compaction. min_threshold (default 4) minimum number of SSTables in a bucket to start a compaction. min_sstable_size (default 50MB) The bucketing process groups SSTables that differ in size by greater/less than 50%. This results in a bucketing process that is too fine grained for small SSTables. All sstables are not matching ths criteria and having size less than min_sstable_size get into a single bucket whose avg. size is less than min_sstables_size.
Lets assume we have SSTables of sizes (in MB) as 78, 51, 100, 60, 19, 27, 34, 7, 1, 10.
SSTable before compaction starts.
Let’s see how compaction algorithm works …
Sort SSTable according to size in descending order. After sorting above SStable we will have a list of sorted SSTables(in MB) as 100, 78, 60, 51, 34, 27, 19, 10, 7, 1.
SSTable sorted before appearing for compaction.
IF ((bucket avg size * bucket_low < SStable’ size < bucket avg size * bucket_high) OR (SStable’ size < min_sstable_size AND bucket avg size < min_sstable_size))
then add the SSTable to the bucket and compute the new avg. size of the bucket.
ELSE create a new bucket with the SSTable.
Following bucketing will happen with bucket_low as 0.5, bucket_high as 1.5, min_sstable_size as 32MB, min_threshold as 4 and max_threshold as 32.
Bucketing before compaction.
Limitação:
Size tiered compaction doesnt give any guarantee about column distribution of particular row. I may possible that columns of particular row-key belong to different SSTables. In such cases read performance will hit as read operation need to touch all SSTables where columns present. In worst case it might need exact amount of free space(100%) to combine SSTables.
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Good article to provide an overview of the STCS, however it contains several grammatical errors which made the reading difficult at some points.

CompactionВ¶
Types of compactionВ¶
The concept of compaction is used for different kinds of operations in Cassandra, the common thing about these operations is that it takes one or more sstables and output new sstables. The types of compactions are;
Minor compaction triggered automatically in Cassandra. Major compaction a user executes a compaction over all sstables on the node. User defined compaction a user triggers a compaction on a given set of sstables. Scrub try to fix any broken sstables. This can actually remove valid data if that data is corrupted, if that happens you will need to run a full repair on the node. Upgradesstables upgrade sstables to the latest version. Run this after upgrading to a new major version. Cleanup remove any ranges this node does not own anymore, typically triggered on neighbouring nodes after a node has been bootstrapped since that node will take ownership of some ranges from those nodes. Secondary index rebuild rebuild the secondary indexes on the node. Anticompaction after repair the ranges that were actually repaired are split out of the sstables that existed when repair started. Sub range compaction It is possible to only compact a given sub range - this could be useful if you know a token that has been misbehaving - either gathering many updates or many deletes. ( nodetool compact - st x - et y ) will pick all sstables containing the range between x and y and issue a compaction for those sstables. For STCS this will most likely include all sstables but with LCS it can issue the compaction for a subset of the sstables. With LCS the resulting sstable will end up in L0.
When is a minor compaction triggered? В¶
# When an sstable is added to the node through flushing/streaming etc. # When autocompaction is enabled after being disabled ( nodetool enableautocompaction ) # When compaction adds new sstables. # A check for new minor compactions every 5 minutes.
Merging sstablesВ¶
Compaction is about merging sstables, since partitions in sstables are sorted based on the hash of the partition key it is possible to efficiently merge separate sstables. Content of each partition is also sorted so each partition can be merged efficiently.
Tombstones and Garbage Collection (GC) GraceВ¶
Why TombstonesВ¶
When a delete request is received by Cassandra it does not actually remove the data from the underlying store. Instead it writes a special piece of data known as a tombstone. The Tombstone represents the delete and causes all values which occurred before the tombstone to not appear in queries to the database. This approach is used instead of removing values because of the distributed nature of Cassandra.
Deletes without tombstonesВ¶
Imagine a three node cluster which has the value [A] replicated to every node.:
If one of the nodes fails and and our delete operation only removes existing values we can end up with a cluster that looks like:
Then a repair operation would replace the value of [A] back onto the two nodes which are missing the value.:
This would cause our data to be resurrected even though it had been deleted.
Deletes with TombstonesВ¶
Starting again with a three node cluster which has the value [A] replicated to every node.:
If instead of removing data we add a tombstone record, our single node failure situation will look like this.:
Now when we issue a repair the Tombstone will be copied to the replica, rather than the deleted data being resurrected.:
Our repair operation will correctly put the state of the system to what we expect with the record [A] marked as deleted on all nodes. This does mean we will end up accruing Tombstones which will permanently accumulate disk space. To avoid keeping tombstones forever we have a parameter known as gc_grace_seconds for every table in Cassandra.
The gc_grace_seconds parameter and Tombstone RemovalВ¶
The table level gc_grace_seconds parameter controls how long Cassandra will retain tombstones through compaction events before finally removing them. This duration should directly reflect the amount of time a user expects to allow before recovering a failed node. After gc_grace_seconds has expired the tombstone may be removed (meaning there will no longer be any record that a certain piece of data was deleted), but as a tombstone can live in one sstable and the data it covers in another, a compaction must also include both sstable for a tombstone to be removed. More precisely, to be able to drop an actual tombstone the following needs to be true;
The tombstone must be older than gc_grace_seconds If partition X contains the tombstone, the sstable containing the partition plus all sstables containing data older than the tombstone containing X must be included in the same compaction. We don’t need to care if the partition is in an sstable if we can guarantee that all data in that sstable is newer than the tombstone. If the tombstone is older than the data it cannot shadow that data. If the option only_purge_repaired_tombstones is enabled, tombstones are only removed if the data has also been repaired.
If a node remains down or disconnected for longer than gc_grace_seconds it’s deleted data will be repaired back to the other nodes and re-appear in the cluster. This is basically the same as in the “Deletes without Tombstones” seção. Note that tombstones will not be removed until a compaction event even if gc_grace_seconds has elapsed.
The default value for gc_grace_seconds is 864000 which is equivalent to 10 days. This can be set when creating or altering a table using WITH gc_grace_seconds .
Data in Cassandra can have an additional property called time to live - this is used to automatically drop data that has expired once the time is reached. Once the TTL has expired the data is converted to a tombstone which stays around for at least gc_grace_seconds . Note that if you mix data with TTL and data without TTL (or just different length of the TTL) Cassandra will have a hard time dropping the tombstones created since the partition might span many sstables and not all are compacted at once.
Fully expired sstablesВ¶
If an sstable contains only tombstones and it is guaranteed that that sstable is not shadowing data in any other sstable compaction can drop that sstable. If you see sstables with only tombstones (note that TTL:ed data is considered tombstones once the time to live has expired) but it is not being dropped by compaction, it is likely that other sstables contain older data. There is a tool called sstableexpiredblockers that will list which sstables are droppable and which are blocking them from being dropped. This is especially useful for time series compaction with TimeWindowCompactionStrategy (and the deprecated DateTieredCompactionStrategy ).
Repaired/unrepaired dataВ¶
With incremental repairs Cassandra must keep track of what data is repaired and what data is unrepaired. With anticompaction repaired data is split out into repaired and unrepaired sstables. To avoid mixing up the data again separate compaction strategy instances are run on the two sets of data, each instance only knowing about either the repaired or the unrepaired sstables. This means that if you only run incremental repair once and then never again, you might have very old data in the repaired sstables that block compaction from dropping tombstones in the unrepaired (probably newer) sstables.
Data directoriesВ¶
Since tombstones and data can live in different sstables it is important to realize that losing an sstable might lead to data becoming live again - the most common way of losing sstables is to have a hard drive break down. To avoid making data live tombstones and actual data are always in the same data directory. This way, if a disk is lost, all versions of a partition are lost and no data can get undeleted. To achieve this a compaction strategy instance per data directory is run in addition to the compaction strategy instances containing repaired/unrepaired data, this means that if you have 4 data directories there will be 8 compaction strategy instances running. This has a few more benefits than just avoiding data getting undeleted:
It is possible to run more compactions in parallel - leveled compaction will have several totally separate levelings and each one can run compactions independently from the others. Users can backup and restore a single data directory. Note though that currently all data directories are considered equal, so if you have a tiny disk and a big disk backing two data directories, the big one will be limited the by the small one. One work around to this is to create more data directories backed by the big disk.
Single sstable tombstone compactionВ¶
When an sstable is written a histogram with the tombstone expiry times is created and this is used to try to find sstables with very many tombstones and run single sstable compaction on that sstable in hope of being able to drop tombstones in that sstable. Before starting this it is also checked how likely it is that any tombstones will actually will be able to be dropped how much this sstable overlaps with other sstables. To avoid most of these checks the compaction option unchecked_tombstone_compaction can be enabled.
Common optionsВ¶
There is a number of common options for all the compaction strategies;
enabled (default: true) Whether minor compactions should run. Note that you can have ‘enabled’: true as a compaction option and then do ‘nodetool enableautocompaction’ to start running compactions. tombstone_threshold (default: 0.2) How much of the sstable should be tombstones for us to consider doing a single sstable compaction of that sstable. tombstone_compaction_interval (default: 86400s (1 day)) Since it might not be possible to drop any tombstones when doing a single sstable compaction we need to make sure that one sstable is not constantly getting recompacted - this option states how often we should try for a given sstable. log_all (default: false) New detailed compaction logging, see below . unchecked_tombstone_compaction (default: false) The single sstable compaction has quite strict checks for whether it should be started, this option disables those checks and for some usecases this might be needed. Note that this does not change anything for the actual compaction, tombstones are only dropped if it is safe to do so - it might just rewrite an sstable without being able to drop any tombstones. only_purge_repaired_tombstone (default: false) Option to enable the extra safety of making sure that tombstones are only dropped if the data has been repaired. min_threshold (default: 4) Lower limit of number of sstables before a compaction is triggered. Not used for LeveledCompactionStrategy . max_threshold (default: 32) Upper limit of number of sstables before a compaction is triggered. Not used for LeveledCompactionStrategy .
Further, see the section on each strategy for specific additional options.
Compaction nodetool commandsВ¶
The nodetool utility provides a number of commands related to compaction:
enableautocompaction Enable compaction. disableautocompaction Disable compaction. setcompactionthroughput How fast compaction should run at most - defaults to 16MB/s, but note that it is likely not possible to reach this throughput. compactionstats Statistics about current and pending compactions. compactionhistory List details about the last compactions. setcompactionthreshold Set the min/max sstable count for when to trigger compaction, defaults to 4/32.
Switching the compaction strategy and options using JMXВ¶
It is possible to switch compaction strategies and its options on just a single node using JMX, this is a great way to experiment with settings without affecting the whole cluster. The mbean is:
and the attribute to change is CompactionParameters or CompactionParametersJson if you use jconsole or jmc. The syntax for the json version is the same as you would use in an ALTER TABLE statement - for example:
The setting is kept until someone executes an ALTER TABLE that touches the compaction settings or restarts the node.
More detailed compaction loggingВ¶
Enable with the compaction option log_all and a more detailed compaction log file will be produced in your log directory.
Size Tiered Compaction StrategyВ¶
The basic idea of SizeTieredCompactionStrategy (STCS) is to merge sstables of approximately the same size. All sstables are put in different buckets depending on their size. An sstable is added to the bucket if size of the sstable is within bucket_low and bucket_high of the current average size of the sstables already in the bucket. This will create several buckets and the most interesting of those buckets will be compacted. The most interesting one is decided by figuring out which bucket’s sstables takes the most reads.
Major compactionВ¶
When running a major compaction with STCS you will end up with two sstables per data directory (one for repaired data and one for unrepaired data). There is also an option (-s) to do a major compaction that splits the output into several sstables. The sizes of the sstables are approximately 50%, 25%, 12.5%. of the total size.
STCS optionsВ¶
DefragmentationВ¶
Defragmentation is done when many sstables are touched during a read. The result of the read is put in to the memtable so that the next read will not have to touch as many sstables. This can cause writes on a read-only-cluster.
Leveled Compaction StrategyВ¶
The idea of LeveledCompactionStrategy (LCS) is that all sstables are put into different levels where we guarantee that no overlapping sstables are in the same level. By overlapping we mean that the first/last token of a single sstable are never overlapping with other sstables. This means that for a SELECT we will only have to look for the partition key in a single sstable per level. Each level is 10x the size of the previous one and each sstable is 160MB by default. L0 is where sstables are streamed/flushed - no overlap guarantees are given here.
When picking compaction candidates we have to make sure that the compaction does not create overlap in the target level. This is done by always including all overlapping sstables in the next level. For example if we select an sstable in L3, we need to guarantee that we pick all overlapping sstables in L4 and make sure that no currently ongoing compactions will create overlap if we start that compaction. We can start many parallel compactions in a level if we guarantee that we wont create overlap. For L0 -> L1 compactions we almost always need to include all L1 sstables since most L0 sstables cover the full range. We also can’t compact all L0 sstables with all L1 sstables in a single compaction since that can use too much memory.
When deciding which level to compact LCS checks the higher levels first (with LCS, a “higher” level is one with a higher number, L0 being the lowest one) and if the level is behind a compaction will be started in that level.
Major compactionВ¶
It is possible to do a major compaction with LCS - it will currently start by filling out L1 and then once L1 is full, it continues with L2 etc. This is sub optimal and will change to create all the sstables in a high level instead, CASSANDRA-11817.
BootstrappingВ¶
During bootstrap sstables are streamed from other nodes. The level of the remote sstable is kept to avoid many compactions after the bootstrap is done. During bootstrap the new node also takes writes while it is streaming the data from a remote node - these writes are flushed to L0 like all other writes and to avoid those sstables blocking the remote sstables from going to the correct level, we only do STCS in L0 until the bootstrap is done.
STCS in L0В¶
If LCS gets very many L0 sstables reads are going to hit all (or most) of the L0 sstables since they are likely to be overlapping. To more quickly remedy this LCS does STCS compactions in L0 if there are more than 32 sstables there. This should improve read performance more quickly compared to letting LCS do its L0 -> L1 compactions. If you keep getting too many sstables in L0 it is likely that LCS is not the best fit for your workload and STCS could work out better.
Starved sstablesВ¶
If a node ends up with a leveling where there are a few very high level sstables that are not getting compacted they might make it impossible for lower levels to drop tombstones etc. For example, if there are sstables in L6 but there is only enough data to actually get a L4 on the node the left over sstables in L6 will get starved and not compacted. This can happen if a user changes sstable_size_in_mb from 5MB to 160MB for example. To avoid this LCS tries to include those starved high level sstables in other compactions if there has been 25 compaction rounds where the highest level has not been involved.
LCS optionsВ¶
LCS also support the cassandra. disable_stcs_in_l0 startup option ( - Dcassandra. disable_stcs_in_l0=true ) to avoid doing STCS in L0.
Time Window CompactionStrategyВ¶
TimeWindowCompactionStrategy (TWCS) is designed specifically for workloads where it’s beneficial to have data on disk grouped by the timestamp of the data, a common goal when the workload is time-series in nature or when all data is written with a TTL. In an expiring/TTL workload, the contents of an entire SSTable likely expire at approximately the same time, allowing them to be dropped completely, and space reclaimed much more reliably than when using SizeTieredCompactionStrategy or LeveledCompactionStrategy . The basic concept is that TimeWindowCompactionStrategy will create 1 sstable per file for a given window, where a window is simply calculated as the combination of two primary options:
compaction_window_unit (default: DAYS) A Java TimeUnit (MINUTES, HOURS, or DAYS). compaction_window_size (default: 1) The number of units that make up a window.
Taken together, the operator can specify windows of virtually any size, and TimeWindowCompactionStrategy will work to create a single sstable for writes within that window. For efficiency during writing, the newest window will be compacted using SizeTieredCompactionStrategy .
Ideally, operators should select a compaction_window_unit and compaction_window_size pair that produces approximately 20-30 windows - if writing with a 90 day TTL, for example, a 3 Day window would be a reasonable choice ( 'compaction_window_unit':'DAYS','compaction_window_size':3 ).
TimeWindowCompactionStrategy Operational ConcernsВ¶
The primary motivation for TWCS is to separate data on disk by timestamp and to allow fully expired SSTables to drop more efficiently. One potential way this optimal behavior can be subverted is if data is written to SSTables out of order, with new data and old data in the same SSTable. Out of order data can appear in two ways:
If the user mixes old data and new data in the traditional write path, the data will be comingled in the memtables and flushed into the same SSTable, where it will remain comingled. If the user’s read requests for old data cause read repairs that pull old data into the current memtable, that data will be comingled and flushed into the same SSTable.
While TWCS tries to minimize the impact of comingled data, users should attempt to avoid this behavior. Specifically, users should avoid queries that explicitly set the timestamp via CQL USING TIMESTAMP . Additionally, users should run frequent repairs (which streams data in such a way that it does not become comingled), and disable background read repair by setting the table’s read_repair_chance and dclocal_read_repair_chance to 0.
Changing TimeWindowCompactionStrategy OptionsВ¶
Operators wishing to enable TimeWindowCompactionStrategy on existing data should consider running a major compaction first, placing all existing data into a single (old) window. Subsequent newer writes will then create typical SSTables as expected.
Operators wishing to change compaction_window_unit or compaction_window_size can do so, but may trigger additional compactions as adjacent windows are joined together. If the window size is decrease d (for example, from 24 hours to 12 hours), then the existing SSTables will not be modified - TWCS can not split existing SSTables into multiple windows.
&cópia de; 2016 A Fundação Apache Software. Apache, o logotipo da pena Apache e Apache Cassandra são marcas comerciais da The Apache Software Foundation.

Cassandra compaction strategy options

Pull requests 1.
Deleting compaction is a way to achieve deletes in Apache Cassandra without resorting to tombstones or TTLs. It works by establishing rules for what data should be deleted, then during either standard or user-defined compaction, preventing records that fail conviction from entering the newly compacted SSTable. Secondary indexes are cleaned up at the time that deletion occurs.
DCS base compaction options:
dcs_convictor - required string - what class convicts records during compaction. Must be a valid class name that extends AbstractSimpleDeletingConvictor dcs_underlying_compactor - required string - the underlying compaction strategy to use for sstable selection dcs_is_dry_run - optional boolean - if true, no deletes are performed, instead statistics about what would have been deleted are logged to Cassandra's logs dcs_status_report_ms - optional int - if provided, a status report about the progress of deleting compaction will be logged at this interval dcs_backup_dir - optional string - if provided, records deleted during compaction will be written to SSTable files in this directory.
All other options are passed first to the convictor class, then to the underlying compaction strategy.
The DCS convictors can have their own options. Por exemplo:
delete_keys - required string - json string dictionary providing deletion rules in the form of , where ranges are defined as either a single value, or a two-value array of upper and lower bounds to match for this column, where a null value indicates an unbounded edge of the range.
rules_select_statement - required string - CQL SELECT statement to retrieve late TTL rules. The statement must return the following columns: column (text) rulename (any) range (tuple2<string, string>) ttl (bigint)
For given rulename, all columns in that rule must be either partition or cluster keys, and in order for the rule to apply to the row, each column in the rule must match at least one range. If multiple rules match a row, the rule with the lowest TTL will apply. TTL of 0 means delete immediately, TTL < 0 means do not delete. The atoms writetime is compared against the effective TTL, and if the atom is older than the TTL, the atom does not survive compaction.
For a table that includes a field named "tenant" in in the primary key (either partition or cluster), we can apply a compaction-time TTL like this. Note the last lines where we wrap SizeTieredCompactionStrategy - this should work the same way with any other compaction strategy.
With accompanying deletion rules which look like this:
To produce a jar which can be loaded into your Cassandra cluster:
This will place a jar at deleting-compaction-strategy/target/scala-2.10/deleting-compaction-strategy-0.24-SNAPSHOT. jar . Although the target path mentions Scala, there are no Scala dependencies in this jar, and in fact there are no dependencies which are not already part of Cassandra core.
&cópia de; 2018 GitHub, Inc. Termos Privacidade Segurança Status Ajuda.
Você não pode executar essa ação neste momento.
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Configuring compaction.
Steps for configuring compaction. The compaction process merges keys, combines columns, evicts tombstones, consolidates SSTables, and creates a new index in the merged SSTable.
As discussed in the Compaction topic, the compaction process merges keys, combines columns, evicts tombstones, consolidates SSTables, and creates a new index in the merged SSTable.
In the cassandra. yaml file, you configure these global compaction parameters:
The compaction_throughput_mb_per_sec parameter is designed for use with large partitions because compaction is throttled to the specified total throughput across the entire system.
Cassandra provides a start-up option for testing compaction strategies without affecting the production workload.
Using CQL, you configure a compaction strategy:
SizeTieredCompactionStrategy (STCS) : The default compaction strategy. This strategy triggers a minor compaction when there are a number of similar sized SSTables on disk as configured by the table subproperty, min_threshold. A minor compaction does not involve all the tables in a keyspace. Also see STCS compaction subproperties. DateTieredCompactionStrategy (DTCS) : Available in Cassandra 2.0.11 and 2.1.1 and later. This strategy is particularly useful for time series data. DateTieredCompactionStrategy stores data written within a certain period of time in the same SSTable. For example, Cassandra can store your last hour of data in one SSTable time window , and the next 4 hours of data in another time window, and so on. Compactions are triggered when the min_threshold (4 by default) for SSTables in those windows is reached. The most common queries for time series workloads retrieve the last hour/day/month of data. Cassandra can limit SSTables returned to those having the relevant data. Also, Cassandra can store data that has been set to expire using TTL in an SSTable with other data scheduled to expire at approximately the same time. Cassandra can then drop the SSTable without doing any compaction. Also see DTCS compaction subproperties, DateTieredCompactionStrategy: Notes from the Field, and DateTieredCompactionStrategy: Compaction for Time Series Data.
To configure the compaction strategy property and CQL compaction subproperties, such as the maximum number of SSTables to compact and minimum SSTable size, use CREATE TABLE or ALTER TABLE.
Update a table to set the compaction strategy using the ALTER TABLE statement.
You can monitor the results of your configuration using compaction metrics, see Compaction metrics.
Cassandra uses Bloom filters to determine whether an SSTable has data for a particular row.
Data caching topics.
Configuring memtable throughput to improve write performance.
Steps for configuring compaction. The compaction process merges keys, combines columns, evicts tombstones, consolidates SSTables, and creates a new index in the merged SSTable.
Compression maximizes the storage capacity of Cassandra nodes by reducing the volume of data on disk and disk I/O, particularly for read-dominated workloads.
Enabling write survey mode.
Tuning the Java Virtual Machine (JVM) can improve performance or reduce high memory consumption.
Correcting a problem in the gossip state.
Node repair topics.
Topics for adding or removing nodes, datacenters, or clusters.
DataStax é uma marca registrada da DataStax, Inc. e suas subsidiárias nos Estados Unidos e / ou em outros países.
Apache Cassandra, Apache, Tomcat, Lucene, Solr, Hadoop, Spark, TinkerPop e Cassandra são marcas comerciais da Apache Software Foundation ou de suas subsidiárias no Canadá, nos Estados Unidos e / ou em outros países.

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