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我试图在 Cassandra 2.0.5，Storm 版本 0.9.0.1 中的表中插入一个简单的行。

我的测试如下：

我有一个由 id (int) 和 sentence (text) 列组成的表。id 是主键。

我的 spout 生成句子，我添加了一个 ID（代码中的静态增量）。

这是我的拓扑：

TridentTopology topology = new TridentTopology();
StateFactory cassandraStateFactory = CassandraMapState.nonTransactional(options);
Fields fields = new Fields("id", "sentence");
MyTridentTupleMapper tupleMapper = new MyTridentTupleMapper(keyspace, fields);
CassandraUpdater updater = new CassandraUpdater(tupleMapper);
TridentState wordCounts = topology.newStream("spout1", spout)
            .each(new Fields("sentence"), new AddId(), new Fields("id"))
            .partitionPersist(cassandraStateFactory, fields, updater);

LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("test", config, topology.build());

MyTridentTupleMapper 的代码：

https://github.com/guywald/trident-cassandra-read-write-examples/blob/master/src/test/java/com/guywald/storm/trident/cassandra/MyTridentTupleMapper.java

我得到以下异常：

2014-02-08 22:20:14 ERROR executor:0 - 
java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassCastException: storm.trident.state.map.SnapshottableMap cannot be cast to com.hmsonline.storm.cassandra.trident.CassandraState
    at backtype.storm.utils.DisruptorQueue.consumeBatchToCursor(DisruptorQueue.java:90)
    at backtype.storm.utils.DisruptorQueue.consumeBatchWhenAvailable(DisruptorQueue.java:61)
    at backtype.storm.disruptor$consume_batch_when_available.invoke(disruptor.clj:62)
    at backtype.storm.daemon.executor$fn__3498$fn__3510$fn__3557.invoke(executor.clj:730)
    at backtype.storm.util$async_loop$fn__444.invoke(util.clj:403)
    at clojure.lang.AFn.run(AFn.java:24)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)

我不确定它为什么会返回这个并希望得到帮助。

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1 回答 1

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看起来 CassandraUpdater 需要 CassandraState，而 CassandraMapState.nonTransactional 创建不兼容的 SnapshottableMap。我相信常见的（或异国情调的）MapState 更新程序将与 CassandraMapState 一起使用。这里有一个关于何时使用 State vs MapState 的很好的解释：https ://groups.google.com/forum/#!topic/storm-user/TASr2zWyzKs

我认为应该使用 CassandraStateFactory 作为您的示例工作的状态工厂。

于 2015-09-03T15:30:00.653 回答