小编Eri*_*rez的帖子

根据这篇文章：https://docs.datastax.com/en/storage-attached-index/6.8/sai/saiFaqs.html，TEXT类型支持CONTAINS操作。但我收到这样的错误：com.datastax.driver.core.exceptions.InvalidQueryException: Cannot use CONTAINS on non-collection column

谁能解释一下如何在 TEXT 列上使用 SAI 索引以便可以使用 CONTAINS 操作（如 SQL LIKE 操作）在此列中进行搜索？

PS 如果在包含 TEXT 值列表的列上创建 SAI 索引，我就能够使用 CONTAINS 操作。但不想自己生成子字符串的所有组合。至少根据文档，应该可以在 TEXT 上使用 CONTAINS ...

数据库架构：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS some_table (
 id text,
 data text,
 list_for_search list<text>,
 PRIMARY KEY (id))
WITH CLUSTERING ORDER BY (id ASC);

CREATE CUSTOM INDEX IF NOT EXISTS some_table_search_idx
 ON some_table (data)
 USING 'StorageAttachedIndex' WITH OPTIONS = {'case_sensitive': 'false'};

文凭试 6.8.3

我在将 Java Vector 类型映射到 Java 中的 Cassandra 表 (Astra DB) 时遇到问题。这个想法是通过带有矢量搜索的 ANN 进行查询以返回电影推荐。

这是我的表定义：

CREATE TABLE movies (
  movie_id INT PRIMARY KEY,
  title TEXT,
  release_date DATE,
  movie_vector vector<float,7>);

哪个映射到类：

public class Movie {
    private int movieId;
    private String title;
    private LocalDate releaseDate;
    private CqlVector<Float> vector;

（完整的 getter 和 setter）

它的属性通过以下 CQL 绑定到准备好的语句：

private final static String strCQLINSERT = "INSERT INTO movies "
        + "(movie_id,title,release_date,movie_vector) "
        + "VALUES (?,?,?,?)";

然后，我使用 Java Vector API 从数组定义一个向量float，然后尝试将其映射到我的类中。

Movie movie = new Movie(); …

我需要启动嵌入式 cassandra 实例以通过单元测试对 Cassandra 键空间执行一些操作。编程语言是Java。启动嵌入式 cassandra 有哪些选项？

我使用了 mojo maven 插件，但是在使用以下命令启动实例后，我没有看到 cassandra 实例在本地主机上的默认端口 9042 处启动。插件：http ://www.mojohaus.org/cassandra-maven-plugin/usage.html 启动命令：mvn cassandra:run -Dcassandra.nativeTransportPort=9042

在使用方面是否缺少某些东西或者我需要使用不同的东西？

谢谢乔蒂

我前段时间发布了这个问题，但结果发现我使用的是本地资源而不是远程资源。

我有一台配置了spark : 2.1.1、cassandra : 3.0.9和的远程计算机scala : 2.11.6。

Cassandra 的配置位置为localhost:9032，spark master 的配置位置为localhost:7077。

Spark master 设置为127.0.0.1，其端口设置为7077。

我可以远程连接到 cassandra，但无法使用 Spark 执行相同的操作。

连接到远程 Spark Master 时，出现以下错误：

错误 TransportRequestHandler：为单向消息调用 RpcHandler#receive() 时出错。

这是我通过代码进行的设置

val configuration = new SparkConf(true)
                        .setAppName("myApp")
                        .setMaster("spark://xx.xxx.xxx.xxx:7077")
                        .set("spark.cassandra.connection.host", "xx.xxx.xxx.xxx")
                        .set("spark.cassandra.connection.port", 9042)
                        .set("spark.cassandra.input.consistency.level","ONE")
                        .set("spark.driver.allowMultipleContexts", "true")
val sparkSession = SparkSession
                   .builder()
                   .appName("myAppEx")
                   .config(configuration)
                   .enableHiveSupport()
                   .getOrCreate()

我不明白为什么 cassandra 工作得很好而 Spark 却不行。

这是什么原因造成的？我该如何解决？

请告诉一个简单的解决方案，因为我有数百万个节点，所以需要更少的时间：

  for(int i=1100000; i<=1200000;i++){
        GraphStatement q1 = new SimpleGraphStatement("g.addV(label, 'Asset','name','Asset"+i+"','type','"+1+"').as('a')").setGraphName("lookingglass");

    System.out.println("Added node----"+i);
    }

 for(int i=1100000;i<=1200000;i++){
        //int j=i+1;
    Vertex v1 = dseSession.executeGraph("g.V().has('name','Org"+1000+"')").one().asVertex();
    Vertex v2 = dseSession.executeGraph("g.V().has('name','Asset"+i+"')").one().asVertex();

    SimpleGraphStatement s = new SimpleGraphStatement(
            "def v1 = g.V(id1).next()\n" +
                    "def v2 = g.V(id2).next()\n" +
                    "v1.addEdge('HAS', v2)")
            .set("id1", v1)
            .set("id2", v2);

    dseSession.executeGraph(s);
    System.out.println("Added Edge "+i);
    }
    System.out.println("Done");

由于我正在进行整个图搜索，这需要更长的时间。我们是否可以有一个简单的单个查询来添加一个 vartex 并将一条边从该查询添加到现有顶点，从而减少延迟？

注意我也尝试过以下方法，但以下方法似乎已被废弃，因此给出错误（Vertex 不支持用户提供的标识符：

 g.addV().property(id, "A").as("a").
      addV().property(id, "B").property("value", 100).as("b").
      addV().property(id, "C").property("value", 200).as("c").
      addV().property(id, "D").property("value", 500).as("d").
      addV().property(id, "E").property("value", 1000).as("e").
      addV().property(id, "Z").property("value", 900).as("z").
      addE("link").from("a").to("b").property("weight", 80).
      addE("link").from("a").to("c").property("weight", 20).
      addE("link").from("b").to("d").property("weight", 50). …