使用 cqlengine 在 cassandra 中插入和更新大量行的最快和最有效的方法

Question

我有一个包含 15000000 条记录的 csv 文件，我正在尝试将其处理成 cassandra table。这是列 headers 和数据的示例：

为了更好地理解它，这是我在 python 中的模型：

class DIDSummary(Model):
    __keyspace__ = 'processor_api'

    did = columns.Text(required=True, primary_key=True, partition_key=True)
    month = columns.DateTime(required=True, primary_key=True, partition_key=True)
    direction = columns.Text(required=True, primary_key=True)
    duration = columns.Counter(required=True)
    cost = columns.Counter(required=True)

现在我正在尝试处理 csv 文件的每一行中的数据，并将它们分批插入 500、1000、10000、250 等，但结果相同（大约 0.33 秒/ 1000，这意味着完成所有这些需要 90 分钟）。我还尝试采用多处理池并 apply_async()'ing 每个 batch.execute() 调用，但没有更好的结果。有没有什么办法可以在 python 中使用 SSTableWriter，或者做一些其他的事情来更好地将它们插入到 cassandra 中？作为参考，这是我的 process_sheet_row() 方法：

def process_sheet_row(self, row, batch):
    report_datetime = '{0}{1:02d}'.format(self.report.report_year, self.report.report_month)
    duration = int(float(row[self.columns['DURATION']]) * 10)
    cost = int(float(row[self.columns['COST']]) * 100000)

    anisummary = DIDSummary.batch(batch).create(did='{}{}'.format(self.report.ani_country_code, row[self.columns['ANI']]),
                                                direction='from',
                                                month=datetime.datetime.strptime(report_datetime, '%Y%m'))
    anisummary.duration += duration
    anisummary.cost += cost
    anisummary.batch(batch).save()

    destsummary = DIDSummary.batch(batch).create(did='{}{}'.format(self.report.dest_country_code, row[self.columns['DEST']]),
                                                 direction='to',
                                                 month=datetime.datetime.strptime(report_datetime, '%Y%m'))
    destsummary.duration += duration
    destsummary.cost += cost
    destsummary.batch(batch).save()

如有任何帮助，我们将不胜感激。谢谢！

编辑：这是我用于遍历文件并处理它的代码：

with open(self.path) as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    if arr[0] == 'inventory':
            self.parse_inventory(reader)
    b = BatchQuery(batch_type=BatchType.Unlogged)
    i = 1
    for row in reader:
        self.parse_sheet_row(row, b)
        if not i % 1000:
            connection.check_connection() # This just makes sure we're still connected to cassandra. Check code below
            self.pool.apply_async(b.execute())
            b = BatchQuery(batch_type=BatchType.Unlogged)
        i += 1
print "Done processing: {}".format(self.path)
print "Time to Execute: {}".format(datetime.datetime.now() - start)
print "Batches: {}".format(i / 1000)
print "Records processed: {}".format(i - 1)

因为这可能有点帮助，这里是 connection.check_connection() 方法（和周围的方法）：

def setup_defaults():
    connection.setup(['127.0.0.1'], 'processor_api', lazy_connect=True)

def check_connection():
    from cdr.models import DIDSummary
    try:
        DIDSummary.objects.all().count()
    except CQLEngineException:
        setup_defaults()

Answer 1

批处理通常不是执行插入的最快方法。在包含各种分区的未记录批次中尤其如此。分批阅读 here

如果你可以脱离 cqlengine 进行插入，你应该尝试 async callback chaining which is implemented in the Python driver under: cassandra.execute_concurrent。

在滥用各种大小的批次后，我在 inserts/sec 转向此方法方面有了重大改进，但是 YMMV。

使用 cqlengine 在 cassandra 中插入和更新大量行的最快和最有效的方法

Fastest and most efficient way to insert and update a lot of rows in cassandra using cqlengine

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