我在时间戳（T）中插入时间序列数据作为列名称，在一列中存储24小时的数据。流数据从数据生成器（4个实例，每个实例具有256个线程）写入，并行地将数据插入多个行。
CF2（宽柱系列）：
RowKey1（T1，V1）（T2，V3）（T4，V4）......
RowKey2（T1，V1）（T3，V3）.....
我现在正试图使用multiget从Cassandra读取这些数据。客户端是用python编写的，并使用pycassa。
当我查询单行密钥的24小时值数据时，会返回超过200万个数据点。在使用multiget并行的4个rowkeys中，我收到以下错误：
文件“c：\ Python27-64bit \ lib \ site-packages \ pycassa-1.9.1-py2.7.egg \ pycassa \ columnfamily.py”，第772行，在multiget中 packed_keys [offset：offset + buffer_size]，cp，sp，consistency）
文件“c：\ Python27-64bit \ lib \ site-packages \ pycassa-1.9.1-py2.7.egg \ pycassa \ pool.py”，第576行，执行中 return getattr（conn，f）（* args，** kwargs）
文件“c：\ Python27-64bit \ lib \ site-packages \ pycassa-1.9.1-py2.7.egg \ pycassa \ pool.py”，第153行，in new_f 返回new_f（self，* args，** kwargs）
文件“c：\ Python27-64bit \ lib \ site-packages \ pycassa-1.9.1-py2.7.egg \ pycassa \ pool.py”，第153行，in new_f 返回new_f（self，* args，** kwargs）
文件“c：\ Python27-64bit \ lib \ site-packages \ pycassa-1.9.1-py2.7.egg \ pycassa \ pool.py”，第153行，in new_f return new_f（self，* args，** kwargs） 在new_f中输入文件“c：\ Python27-64bit \ lib \ site-packages \ pycassa-1.9.1-py2.7.egg \ pycassa \ pool.py”，第153行 返回new_f（self，* args，** kwargs）
文件“c：\ Python27-64bit \ lib \ site-packages \ pycassa-1.9.1-py2.7.egg \ pycassa \ pool.py”，第153行，in new_f 返回new_f（self，* args，** kwargs）
文件“c：\ Python27-64bit \ lib \ site-packages \ pycassa-1.9.1-py2.7.egg \ pycassa \ pool.py”，第148行，在new_f中 （self._retry_count，exc。 class ._ name _，exc）） pycassa.pool.MaximumRetryException：重复6次。上次失败是超时：超时
但是，之前我能够并行获取256个rowkeys的数据。现在，我增加了数据密度（即在一个时间范围内没有数据点），并且查询因此问题而失败。
我们在multiget中调整了buffer_size，发现8是最佳位置。
HeapSize：6GB
RAM：16GB
阅读一致性：ONE
群集：5个节点
CPU利用率低于20％。此外，我没有看到读取吞吐量，读取延迟，磁盘吞吐量和放大器中的任何异常模式。 OpsCenter报告的磁盘延迟。
我还尝试将Cassandra.yaml中的read_request_timeout_in_ms增加到60000但是徒劳无功。关于为什么我们得到这个例外的任何其他指针？ 我希望查询花费大量时间来检索结果，但仍然没有失败。
谢谢，
VS
答案 0 :(得分：3)
（从pycassa邮件列表中的同一问题复制回答。）
上次失败是超时：超时
这表示客户端超时，因此调整read_request_timeout_in_ms将无法解决此问题。而是调整ConnectionPool的超时参数;默认值为0.5秒。
对于非常宽的行，您可能还想尝试在多个线程中并行使用xget()。这样可以更好地分配查询中的负载，而不会给一个协调节点带来负担。