cass里面老是提醒准备重生成

Cassandra数据库中经常会出现“准备重生成”的警告，这通常是因为数据表的大小超过了Cassandra的指定限制，导致数据分布不均匀，进而影响Cassandra集群的性能。

要解决这个问题，您可以执行以下步骤：

1. 检查数据表的大小：使用nodetool命令检查数据表的大小，如果数据表的大小已接近或超过了硬盘空间的限制，则需要考虑添加更多的硬盘空间或重新设计数据模型以减少数据表的大小。

2. 优化数据表：删除不再需要的数据，并检查索引是否正确设置。如果索引设置不当，可以重新创建索引以提高查询性能。

3. 增加节点：如果数据表过大，可以通过添加更多的节点来解决问题。增加节点将分散数据并提高性能。

4. 执行重生成：如果上述步骤都不能解决问题，可以考虑执行重生成 *** 作。不过，在执行重生成之前，务必备份所有的数据，以免数据丢失。

总之，如果您的Cassandra数据库出现“准备重生成”的警告，这意味着需要采取一些措施来优化数据表并提高性能。

Cassandra 是一种分布式数据库管理系统，具有自动数据分片、自动数据副本和容错功能。如果想要在 Cassandra 集群中添加节点，保持面积不变的同时，可以使用以下步骤进行 *** 作：

准备好新节点的硬件设备和 Cassandra 软件。

将新节点加入集群。在 Cassandra 集群中，所有节点都是平等的，所以在新节点加入集群之前，不需要将其设置为主节点或从节点。

在新节点上启动 Cassandra 服务。在启动服务之前，需要修改 Cassandra 配置文件，使其能够连接到集群中的其他节点。

在新节点上运行 nodetool 命令，将新节点加入到已有的数据分片中。

等待数据在新节点上进行复制。在这个过程中，新节点会从集群中的其他节点复制数据，并在自己的磁盘上进行存储。

在新节点上运行 nodetool 命令，查看数据是否已经复制完成。如果复制完成，则可以在新节点上进行读写 *** 作。

如果在上述步骤中遇到问题，可以查看 Cassandra 官方文档

有很多基于Python的数据分布式存储的案例。以下是其中几个：

Apache Hadoop：Hadoop是一个基于Java的开源框架，但是它也提供了Python API。Hadoop是一个分布式存储和计算平台，用于处理大规模数据集。

Apache Spark：Spark是一个快速通用的计算引擎，可用于大规模数据处理。它支持Python语言，并提供了Python API。

Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可伸缩的分布式数据库，具有强大的容错能力。Cassandra提供了Python驱动程序，可用于Python应用程序。

Apache HBase：HBase是一个分布式非关系型数据库，可在Hadoop集群上运行。它支持Python API。

PySpark：PySpark是Spark的Python API，它允许您使用Python编写Spark作业。

---