本系列共两篇文章，会探讨如何将Ignite和Spark进行集成。
Ignite是一个分布式的内存数据库、缓存和处理平台，为事务型、分析型和流式负载而设计，在保证扩展性的前提下提供了内存级的性能。
Spark是一个流式数据和计算引擎，通常从HDFS或者其他存储中获取数据，一直以来，他都倾向于OLAP型业务，并且聚焦于MapReduce类型负载。
因此，这两种技术是可以互补的。
将Ignite与Spark整合
整合这两种技术会为Spark用户带来若干明显的好处：
- 通过避免大量的数据移动，获得真正可扩展的内存级性能；
- 提高RDD、DataFrame和SQL的性能；
- 在Spark作业之间更方便地共享状态和数据。
下图中显示了如何整合这两种技术，并且标注了显著的优势：
在本系列的第一篇文章中会聚焦于Ignite RDD，在第二篇文章中会聚焦于Ignite DataFrame。 Ignite RDD
Ignite提供了一个SparkRDD的实现，叫做IgniteRDD，这个实现可以在内存中跨Spark作业共享任何数据和状态，IgniteRDD为Ignite中相同的内存数据提供了一个共享的、可变的视图，它可以跨多个不同的Spark作业、工作节点或者应用，相反，原生的SparkRDD无法在Spark作业或者应用之间进行共享。
IgniteRDD作为Ignite分布式缓存的视图，既可以在Spark作业执行进程中部署，也可以在Spark工作节点中部署，也可以在它自己的集群中部署。因此，根据预配置的部署模型，状态共享既可以只存在于一个Spark应用的生命周期的内部（嵌入式模式），或者也可以存在于Spark应用的外部（独立模式）。
Ignite还可以帮助Spark用户提高SQL的性能，虽然SparkSQL支持丰富的SQL语法，但是它没有实现索引。从结果上来说，即使在普通的较小的数据集上，Spark查询也可能花费几分钟的时间，因为需要进行全表扫描。如果使用Ignite，Spark用户可以配置主索引和二级索引，这样可以带来上千倍的性能提升。
IgniteRDD示例
下面通过一些代码以及创建若干应用的方式，演示如何使用IgniteRDD以及看到它的好处，代码的完整版本，可以从GitHub上进行下载。
代码共包括两个简单的Scala应用和两个Java应用。这是为了说明可以使用多种语言来访问Ignite RDD，这在使用不同编程语言和框架的组织中可能存在这样的场景。此外，会从两个不同的环境运行应用：从终端运行Scala应用以及通过IDE运行Java应用。作为一个花絮，还会在Java应用程序中运行一些SQL代码。
对于Scala应用，一个应用会用于往IgniteRDD中写入部分数据，而另一个应用会执行部分过滤然后结果集。使用Maven将代码构建为一个jar文件后在终端窗口中执行这个程序，下面是详细的代码：
object RDDWriter extends App { val conf = new SparkConf().setAppName("RDDWriter") val sc = new SparkContext(conf) val ic = new IgniteContext(sc, "/path_to_ignite_home/examples/config/spark/example-shared-rdd.xml") val sharedRDD: IgniteRDD[Int, Int] = ic.fromCache("sharedRDD") sharedRDD.savePairs(sc.parallelize(1 to 1000, 10).map(i => (i, i))) ic.close(true) sc.stop() } object RDDReader extends App { val conf = new SparkConf().setAppName("RDDReader") val sc = new SparkContext(conf) val ic = new IgniteContext(sc, "/path_to_ignite_home/examples/config/spark/example-shared-rdd.xml") val sharedRDD: IgniteRDD[Int, Int] = ic.fromCache("sharedRDD") val greaterThanFiveHundred = sharedRDD.filter(_._2 > 500) println("The count is " + greaterThanFiveHundred.count()) ic.close(true) sc.stop() } 在这个Scala的RDDWriter中，首先创建了包含应用名的SparkConf，之后基于这个配置创建了SparkContext，最后，根据这个SparkContext创建一个IgniteContext。创建IgniteContext有很多种方法，本例中会使用一个叫做example-shared-rdd.xml的XML文件，该文件会结合Ignite发行版然后根据需求进行了预配置。显然，需要根据自己的环境修改路径（Ignite主目录），之后指定IgniteRDD持有的整数值元组，最后，将从1到1000的整数值存入IgniteRDD，数值的存储使用了10个parallel操作。
在这个Scala的RDDReader中，初始化和配置与Scala RDDWriter相同，也会使用同一个xml配置文件，应用会执行部分过滤，然后关注存储了多少大于500的值，答案最后会输出出来。
关于IgniteContext和IgniteRDD的更多信息，可以看Ignite的文档。
要构建jar文件，可以使用下面的maven命令：
mvn clean install 接下来，看下Java代码，先写一个Java应用往IgniteRDD中写入多个元组，然后另一个应用会执行部分过滤然后返回结果集，下面是RDDWriter的代码细节：
public class RDDWriter { public static void main(String args[]) { SparkConf sparkConf = new SparkConf() .setAppName("RDDWriter") .setMaster("local") .set("spark.executor.instances", "2"); JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); Logger.getRootLogger().setLevel(Level.OFF); Logger.getLogger("org.apache.ignite").setLevel(Level.OFF); JavaIgniteContext<Integer, Integer> igniteContext = new JavaIgniteContext<Integer, Integer>( sparkContext, "/path_to_ignite_home/examples/config/spark/example-shared-rdd.xml", true); JavaIgniteRDD<Integer, Integer> sharedRDD = igniteContext.<Integer, Integer>fromCache("sharedRDD"); List<Integer> data = new ArrayList<>(20); for (int i = 1001; i <= 1020; i++) { data.add(i); } JavaRDD<Integer> javaRDD = sparkContext.<Integer>parallelize(data); sharedRDD.savePairs(javaRDD.<Integer, Integer>mapToPair(new PairFunction<Integer, Integer, Integer>() { public Tuple2<Integer, Integer> call(Integer val) throws Exception { return new Tuple2<Integer, Integer>(val, val); } })); igniteContext.close(true); sparkContext.close(); } } 在这个Java的RDDWriter中，首先创建了包含应用名和执行器数量的SparkConf，之后基于这个配置创建了SparkContext，最后，根据这个SparkContext创建一个IgniteContext。创建IgniteContext有很多种方法，本例中会使用一个叫做example-shared-rdd.xml的XML文件，该文件会结合Ignite发行版然后根据需求进行了预配置。显然，需要根据自己的环境修改路径（Ignite主目录），最后，往IgniteRDD中添加了额外的20个值。
在这个Java的RDDReader中，初始化和配置与Java RDDWriter相同，也会使用同一个xml配置文件，应用会执行部分过滤，然后关注存储了多少大于500的值，答案最后会输出出来，下面是Java RDDReader的代码：
public class RDDReader { public static void main(String args[]) { SparkConf sparkConf = new SparkConf() .setAppName("RDDReader") .setMaster("local") .set("spark.executor.instances", "2"); JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); Logger.getRootLogger().setLevel(Level.OFF); Logger.getLogger("org.apache.ignite").setLevel(Level.OFF); JavaIgniteContext<Integer, Integer> igniteContext = new JavaIgniteContext<Integer, Integer>( sparkContext, "/path_to_ignite_home/examples/config/spark/example-shared-rdd.xml", true); JavaIgniteRDD<Integer, Integer> sharedRDD = igniteContext.<Integer, Integer>fromCache("sharedRDD"); JavaPairRDD<Integer, Integer> greaterThanFiveHundred = sharedRDD.filter(new Function<Tuple2<Integer, Integer>, Boolean>() { public Boolean call(Tuple2<Integer, Integer> tuple) throws Exception { return tuple._2() > 500; } }); System.out.println("The count is " + greaterThanFiveHundred.count()); System.out.println(">>> Executing SQL query over Ignite Shared RDD..."); Dataset df = sharedRDD.sql("select _val from Integer where _val > 10 and _val < 100 limit 10"); df.show(); igniteContext.close(true); sparkContext.close(); } } 最后，马上就可以对代码进行测试了。
运行这个应用
在第一个终端窗口中，启动Spark的主节点，如下：
$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh 在第二个终端窗口中，启动Spark工作节点，如下：
$SPARK_HOME/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://ip:port 根据自己的环境，修改IP地址和端口号(ip:port)。
在第三个终端窗口中，启动一个Ignite节点，如下：
$IGNITE_HOME/bin/ignite.sh examples/config/spark/example-shared-rdd.xml 这里使用了之前讨论过的example-shared-rdd.xml文件。
在第四个终端窗口中，可以运行Scala版的RDDWriter应用，如下：
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class "com.gridgain.RDDWriter" --master spark://ip:port "/path_to_jar_file/ignite-spark-scala-1.0.jar" 根据自己的环境修改IP地址和端口(ip:port)，以及jar文件的路径（/path_to_jar_file）。
会产生如下的输出：
The count is 500 这是我们期望的值。
接下来，杀掉Spark的主节点和工作节点，而Ignite节点仍然在运行中并且IgniteRDD对于其他应用仍然可用，下面会使用IDE通过Java应用接入IgniteRDD。
运行Java版RDDWriter会扩展之前存储于IgniteRDD中的元组列表，通过运行Java版RDDReader可以进行测试，它会产生如下的输出：
The count is 520 这也是我们期望的。
最后，SQL查询会在IgniteRDD中执行一个SELECT语句，返回范围在10到100之间的最初10个值，输出如下：
+----+ |_VAL| +----+ | 11| | 12| | 13| | 14| | 15| | 16| | 17| | 18| | 19| | 20| +----+ 结果正确。
总结
本文中，看到了如何从多个环境中使用多个编程语言轻松地访问IgniteRDD。可以对IgniteRDD进行数据的读写，并且即使Spark已经关闭状态也通过Ignite得以保持，因此可以看到，这为Spark用户带来了很大的灵活性和好处。
在本系列的下一篇文章中，会看到Ignite和Spark整合之后的Ignite DataFrames及其优势。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/1259554/blog/2051170