Вот некоторые методы, которые обычно ассоциируются с Cassandra:

1. Репликация данных: Cassandra использует репликацию данных на нескольких узлах для обеспечения отказоустойчивости и высокой доступности.

2. Одноранговая архитектура: Cassandra следует одноранговой модели, в которой каждый узел может выступать как клиентом, так и сервером, что обеспечивает децентрализованное распределение данных и устраняет единые точки сбоя.

3. Распределенное хранилище данных. Данные в Cassandra распределяются по нескольким узлам кластера, что обеспечивает масштабируемость и эффективный поиск данных.

4. Модель данных с широкими столбцами. Cassandra организует данные в модели данных с широкими столбцами, что обеспечивает гибкое проектирование схемы и эффективную обработку больших объемов данных.

5. Настраиваемая согласованность. Cassandra предлагает настраиваемые уровни согласованности, что позволяет пользователям сбалансировать согласованность данных и производительность в соответствии со своими конкретными требованиями.

6. Автоматическое разделение данных: Cassandra автоматически распределяет данные по узлам, используя согласованный алгоритм хеширования, обеспечивая линейную масштабируемость по мере добавления новых узлов в кластер.

7. Высокая производительность записи. Cassandra превосходно справляется с высокими нагрузками при записи благодаря структуре хранилища с журнальной структурой и способности записывать данные на несколько узлов одновременно.

8. Поддержка MapReduce: Cassandra интегрируется с платформой MapReduce Apache Hadoop, обеспечивая крупномасштабную обработку и анализ данных.