之前我们分别介绍了 Ignite 和 Spark 这两种技术，从功能上对两者进行了全面深入的对比。经过分析，可以得出这样一个结论：两者都很强大，但是差别很大，定位不同，因此会有不同的适用领域。
但是，这两种技术也是可以互补的，那么它们互补适用于场景是什么呢？主要是这么几个方面：如果觉得 Spark 中的 SQL 等运行速度较慢，那么 Ignite 通过自己的方式提供了对 Spark 应用进行进一步加速的解决方案，这方面可选的解决方案并不多，推荐开发者考虑，另外就是数据和状态的共享，当然这方面的解决方案也有很多，并不是一定要用 Ignite 实现。对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。
Ignite 原生提供了对 Spark 的支持，本文主要探讨为何与如何将 Ignite 和 Spark 进行集成。
1.将 Ignite 与 Spark 整合
整合这两种技术会为 Spark 应用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。
下图显示了如何整合这两种技术，并且标注了显著的优势：
通过该图，可以从整体架构的角度看到 Ignite 在整个 Spark 应用中的位置和作用。
Ignite 对 Spark 的支持主要体现为两个方面，一个是 Ignite RDD，一个是 Ignite DataFrame。本文会首先聚焦于 Ignite RDD，之后再讲讲 Ignite DataFrame。
2.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 应用的生命周期内部（嵌入式模式），也可以存在于 Spark 应用的外部（独立模式）。
Ignite 还可以帮助 Spark 应用提高 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。
2.1.IgniteRDD 示例
下面通过一些代码以及创建若干应用的方式，展示 IgniteRDD 带来的好处。
可以使用多种语言来访问 Ignite RDD，这对于有跨语言需求的团队来说有友好的，下边代码共包括两个简单的 Scala 应用和两个 Java 应用。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。另外还会在 Java 应用中运行一些 SQL 查询。
对于 Scala 应用，一个应用会用于往 IgniteRDD 中写入数据，而另一个应用会执行部分过滤然后返回结果集。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 ScalaRDDWriter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。
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中写入多个记录，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。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 JavaRDDWriter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，下面是 JavaRDDReader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();
}
}
到这里就可以对代码进行测试了。
2.2.运行应用
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
这是期望的输出。
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对于其它应用仍然可用，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 中的记录列表，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
这也是期望的输出。
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：
结果正确。
3.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。
3.1.IgniteDataframes 示例
下面通过一些代码以及搭建几个小程序的方式，了解如何通过 Ignite DataFrames 整合 Ignite 与 Spark。
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 查询。
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。
3.2.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：
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。
下一步运行DFReader，输出如下：
这也是期望的输出。
4.总结
通过本文，会发现 Ignite 与 Spark 的集成很简单，也可以看到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 已经关闭状态也能通过 Ignite 得以保持，也看到了通过 Ignite 进行 DataFrame 的读写。读者可以轻松尝试一下。
