Schritt 2: Bereiten Sie die Quelldaten für einen erfolgreichen Datenupload vor - Amazon Keyspaces (für Apache Cassandra)

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Schritt 2: Bereiten Sie die Quelldaten für einen erfolgreichen Datenupload vor

Die Vorbereitung der Quelldaten für eine effiziente Übertragung erfolgt in zwei Schritten. Zunächst randomisieren Sie die Daten. Im zweiten Schritt analysieren Sie die Daten, um die geeigneten cqlsh Parameterwerte und erforderlichen Tabelleneinstellungen zu ermitteln, um sicherzustellen, dass der Datenupload erfolgreich ist.

Randomisieren Sie die Daten

Der cqlsh COPY FROM Befehl liest und schreibt Daten in derselben Reihenfolge, in der sie in der CSV Datei erscheinen. Wenn Sie den cqlsh COPY TO Befehl verwenden, um die Quelldatei zu erstellen, werden die Daten in der schlüsselsortierten Reihenfolge in geschrieben. CSV Intern partitioniert Amazon Keyspaces Daten mithilfe von Partitionsschlüsseln. Amazon Keyspaces verfügt zwar über eine integrierte Logik, die beim Lastenausgleich von Anfragen für denselben Partitionsschlüssel hilft, das Laden der Daten ist jedoch schneller und effizienter, wenn Sie die Reihenfolge nach dem Zufallsprinzip festlegen. Dies liegt daran, dass Sie den integrierten Lastenausgleich nutzen können, der auftritt, wenn Amazon Keyspaces auf verschiedene Partitionen schreibt.

Um die Schreibvorgänge gleichmäßig auf die Partitionen zu verteilen, müssen Sie die Daten in der Quelldatei randomisieren. Sie können dafür eine Anwendung schreiben oder ein Open-Source-Tool wie Shuf verwenden. Shuf ist auf Linux-Distributionen, auf macOS (durch die Installation von Coreutils in Homebrew) und unter Windows (mithilfe des Windows-Subsystems für Linux ()) frei verfügbar. WSL Ein zusätzlicher Schritt ist erforderlich, um zu verhindern, dass die Kopfzeile mit den Spaltennamen in diesem Schritt gemischt wird.

Um die Quelldatei nach dem Zufallsprinzip zu sortieren und gleichzeitig die Kopfzeile beizubehalten, geben Sie den folgenden Code ein.

tail -n +2 keyspaces_sample_table.csv | shuf -o keyspace.table.csv && (head -1 keyspaces_sample_table.csv && cat keyspace.table.csv ) > keyspace.table.csv1 && mv keyspace.table.csv1 keyspace.table.csv

Shuf schreibt die Daten in eine neue CSV Datei mit dem Namen um. keyspace.table.csv Sie können die keyspaces_sample_table.csv Datei jetzt löschen — Sie benötigen sie nicht mehr.

Analysieren Sie die Daten

Ermitteln Sie die durchschnittliche und maximale Zeilengröße, indem Sie die Daten analysieren.

Sie tun dies aus den folgenden Gründen:

  • Die durchschnittliche Zeilengröße hilft bei der Schätzung der Gesamtmenge der zu übertragenden Daten.

  • Sie benötigen die durchschnittliche Zeilengröße, um die für den Datenupload benötigte Schreibkapazität bereitzustellen.

  • Sie können sicherstellen, dass jede Zeile weniger als 1 MB groß ist. Dies ist die maximale Zeilengröße in Amazon Keyspaces.

Anmerkung

Dieses Kontingent bezieht sich auf die Zeilengröße, nicht auf die Partitionsgröße. Im Gegensatz zu Apache Cassandra-Partitionen können Amazon Keyspaces-Partitionen praktisch unbegrenzt groß sein. Partitionsschlüssel und Clusterspalten benötigen zusätzlichen Speicherplatz für Metadaten, den Sie zur Rohgröße der Zeilen hinzufügen müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Schätzen Sie die Zeilengröße in Amazon Keyspaces.

Der folgende Code wird verwendet AWK, um eine CSV Datei zu analysieren und die durchschnittliche und maximale Zeilengröße zu drucken.

awk -F, 'BEGIN {samp=10000;max=-1;}{if(NR>1){len=length($0);t+=len;avg=t/NR;max=(len>max ? len : max)}}NR==samp{exit}END{printf("{lines: %d, average: %d bytes, max: %d bytes}\n",NR,avg,max);}' keyspace.table.csv

Die Ausführung dieses Codes führt zu der folgenden Ausgabe.

using 10,000 samples:
{lines: 10000, avg: 123 bytes, max: 225 bytes}

Im nächsten Schritt dieses Tutorials verwenden Sie die durchschnittliche Zeilengröße, um die Schreibkapazität für die Tabelle bereitzustellen.