Ignite集成Spark之IgniteDataFrames
本系列共两篇文章，主要探讨如何将Ignite和Spark进行集成。
下面简要地回顾一下在第一篇文章中所谈到的内容。
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：
在第一篇文章中，主要聚焦于IgniteRDD，而本文会聚焦于IgniteDataFrames。
IgniteDataframes
Spark的DataFrame API为描述数据引入了模式的概念，Spark通过表格的形式进行模式的管理和数据的组织。
DataFrame是一个组织为命名列形式的分布式数据集，从概念上讲，DataFrame等同于关系数据库中的表，并允许Spark使用Catalyst查询优化器来生成高效的查询执行计划。而RDD只是跨集群节点分区化的元素集合。
Ignite扩展了DataFrames，简化了开发，改进了将Ignite作为Spark的内存存储时的数据访问时间，好处包括：
- 通过Ignite读写DataFrames时，可以在Spark作业之间共享数据和状态；
- 通过优化Spark的查询执行计划加快SparkSQL查询，这些主要是通过IgniteSQL引擎的高级索引以及避免了Ignite和Spark之间的网络数据移动实现的。
IgniteDataframes示例
下面通过一些代码以及搭建几个小程序的方式，了解Ignite DataFrames如何使用，如果想实际运行这些代码，可以从GitHub上下载。
一共会写两个Java的小应用，然后在IDE中运行，还会在这些Java应用中执行一些SQL。
一个Java应用会从JSON文件中读取一些数据，然后创建一个存储于Ignite的DataFrame，这个JSON文件Ignite的发行版中已经提供，另一个Java应用会从Ignite的DataFrame中读取数据然后使用SQL进行查询。
下面是写应用的代码：
public class DFWriter {
private static final String CONFIG = "config/example-ignite.xml";
public static void main(String args[]) {
Ignite ignite = Ignition.start(CONFIG);
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName("DFWriter")
.master("local")
.config("spark.executor.instances", "2")
.getOrCreate();
Logger.getRootLogger().setLevel(Level.OFF);
Logger.getLogger("org.apache.ignite").setLevel(Level.OFF);
Dataset<Row> peopleDF = spark.read().json(
resolveIgnitePath("resources/people.json").getAbsolutePath());
System.out.println("JSON file contents:");
peopleDF.show();
System.out.println("Writing DataFrame to Ignite.");
peopleDF.write()
.format(IgniteDataFrameSettings.FORMAT_IGNITE())
.option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_CONFIG_FILE(), CONFIG)
.option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_TABLE(), "people")
.option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_CREATE_TABLE_PRIMARY_KEY_FIELDS(), "id")
.option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_CREATE_TABLE_PARAMETERS(), "template=replicated")
.save();
System.out.println("Done!");
Ignition.stop(false);
}
}在DFWriter中，首先创建了SparkSession，它包含了应用名，之后会使用spark.read().json()读取JSON文件并且输出文件内容，下一步是将数据写入Ignite存储。下面是DFReader的代码：
public class DFReader {
private static final String CONFIG = "config/example-ignite.xml";
public static void main(String args[]) {
Ignite ignite = Ignition.start(CONFIG);
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName("DFReader")
.master("local")
.config("spark.executor.instances", "2")
.getOrCreate();
Logger.getRootLogger().setLevel(Level.OFF);
Logger.getLogger("org.apache.ignite").setLevel(Level.OFF);
System.out.println("Reading data from Ignite table.");
Dataset<Row> peopleDF = spark.read()
.format(IgniteDataFrameSettings.FORMAT_IGNITE())
.option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_CONFIG_FILE(), CONFIG)
.option(IgniteDataFrameSettings.OPTION_TABLE(), "people")
.load();
peopleDF.createOrReplaceTempView("people");
Dataset<Row> sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE id > 0 AND id < 6");
sqlDF.show();
System.out.println("Done!");
Ignition.stop(false);
}
}在DFReader中，初始化和配置与DFWriter相同，这个应用会执行一些过滤，需求是查找所有的id > 0 以及 < 6的人，然后输出结果。
在IDE中，通过下面的代码可以启动一个Ignite节点：
public class ExampleNodeStartup {
public static void main(String[] args) throws IgniteException {
Ignition.start("config/example-ignite.xml");
}
}到此，就可以对代码进行测试了。
运行应用
首先在IDE中启动一个Ignite节点，然后运行DFWriter应用，输出如下：
JSON file contents: +-------------------+---+------------------+ | department| id| name| +-------------------+---+------------------+ |Executive Committee| 1| Ivan Ivanov| |Executive Committee| 2| Petr Petrov| | Production| 3| John Doe| | Production| 4| Ann Smith| | Accounting| 5| Sergey Smirnov| | Accounting| 6|Alexandra Sergeeva| | IT| 7| Adam West| | Head Office| 8| Beverley Chase| | Head Office| 9| Igor Rozhkov| | IT| 10|Anastasia Borisova| +-------------------+---+------------------+ Writing DataFrame to Ignite. Done!
如果将上面的结果与JSON文件的内容进行对比，会显示两者是一致的，这也是期望的结果。
下一步会运行DFReader，输出如下：
Reading data from Ignite table. +-------------------+--------------+---+ | DEPARTMENT| NAME| ID| +-------------------+--------------+---+ |Executive Committee| Ivan Ivanov| 1| |Executive Committee| Petr Petrov| 2| | Production| John Doe| 3| | Production| Ann Smith| 4| | Accounting|Sergey Smirnov| 5| +-------------------+--------------+---+ Done!
这也是期望的输出。
总结
通过本文，会发现使用Ignite DataFrames是如何简单，这样就可以通过Ignite DataFrame进行数据的读写了。
未来，这些代码示例也会作为Ignite发行版的一部分进行发布。
关于Ignite和Spark的集成，内容就是这些了。