我有一个cql表，它有两列
｛
long minuteTimeStamp->仅历元时间的分钟部分。秒被忽略。
字符串数据->一些数据
}
我有一个5节点的cassandra集群，我想在所有5个节点上均匀地分配每分钟的数据。因此，如果每分钟的数据是约10k条记录，那么每个节点应该消耗约2k条数据。
我还想并行消耗每分钟的数据，这意味着5个不同的读取器读取每个节点上的数据1。
我找到了一个解决方案，比如我也在表中保留了一列，比如
｛
长分钟时间戳
int shardIdx
字符串数据
分区密钥：(minuteTimeStamp，shardIdx(
}
通过在写数据时这样做，我将在shardIdx上进行循环。由于cassandra使用vnodes，因此(min0,0(可能会转到node0，(min0,1(也可能只转到node0。因为此令牌可能也属于node0。通过这种方式，我可以创建一些热点，这也会阻碍阅读，因为5个平行读者想要在每个节点上阅读1个，但可能有多个读者登录到同一节点。
我们如何设计分区键，以便在不编写自定义分区器的情况下均匀分布数据？
没有必要通过分片来使数据分布更加复杂。
当您接近数十万个分区时，默认的Murmur3Partitioner将在节点之间均匀地分配数据。
如果您的用例真的要成为"；数据1"；，那么这更多的是你的用例/访问模式的固有问题，但在实践中这是罕见的，除非你在社交图用例中遇到超级节点问题(例如(，泰勒·斯威夫特或巴拉克·奥巴马的粉丝比其他人多数百万。干杯