21、深入探索 Apache Ignite 的高级应用

深入探索 Apache Ignite 的高级应用

1. 加速 Hive 查询

无需对 Hive 或查询本身进行任何更改，就可以显著加快 Hive 查询速度。具体操作可参考文章： http://drcos.boudnik.org/2015/10/lets-speed-up-apache-hive-with-apache.html ，该文章包含详细的说明和解释。

2. Apache Ignite 与 Apache Spark 的区别

很多人会混淆 Apache Ignite 和 Apache Spark，虽然它们都是具有计算能力的分布式系统，且都有流式处理等附加功能，但实际上它们有很大不同，以下是详细对比：
| 特性 | Apache Ignite | Apache Spark |
| ---- | ---- | ---- |
| 存储方式 | 以内存作为主要存储设施 | 仅将内存用于处理 |
| MapReduce 兼容性 | 与 Hadoop MR API 完全兼容，可复用旧代码且性能提升超 30 倍 | - |
| 流式处理 | 不依赖 RDD 大小，可实现真正的流式处理和 CEP，无延迟 | - |
| 溢出问题 | 缓存可原子或事务性更新，减少溢出问题 | RDD 不可变，易出现溢出并消耗网络带宽 |
| 文件系统缓存层 | 提供一流的文件系统缓存层 | - |
| 内存使用 | 使用堆外内存避免 GC 暂停，效率高 | - |
| 一致性 | 保证强一致性 | - |
| SQL 支持 | 完全支持 SQL99，支持 ACID 事务 | - |
| SQL 索引 | 提供内存中 SQL 索引功能，避免全量扫描 | - |
| 应用场景 | - | 专注于机器学习和分析数据处理，便于回溯训练步骤 |

3. 状态共享

Apache Spark 具有很强的数据隔离性，通常 SparkContext 仅在一个进程或作业中使用。但在某些情况下，不同作业需要共享上下文或状态。在 Spark 中，只能通过二级存储（直接或通过 RAM 磁盘层）来实现，但这会影响系统性能或无法跨节点共享状态。

而 Apache Ignite 提供了 SparkRDD 抽象的实现——IgniteRDD，它可以在内存中轻松跨 Spark 作业共享状态。与原生 SparkRDD 不同，IgniteRDD 能在不同的 Spark 作业、工作节点或应用程序之间提供共享的内存视图。

IgniteRDD 是分布式 Ignite 缓存的实时视图，其部署模式有：
- 嵌入式模式：共享状态仅在 Spark 应用程序的生命周期内存在。
- 独立模式：共享状态可在 Spark 应用程序结束后继续存在，并可在多个 Spark 应用程序之间共享。

IgniteRDD 不是不可变的，缓存中的所有更改会立即对 RDD 用户可见。缓存内容可以通过另一个 RDD 或外部源进行更改，这使得 Spark 可以与 Hive、BI 前端等工具深度集成，而无需对 Spark 或相关工具进行任何更改。

以下是使用 IgniteRDD 的示例代码，若要尝试，需将 spark 组件添加并部署到 Apache Bigtop 集群，然后按照 Apache Bigtop 维基上训练脚本的第 8 节操作：

// 代码示例，展示 IgniteRDD 的优势
// 此处省略具体代码实现，因为主要强调 IgniteRDD 的特性

由于 IgniteRDD 是可变的，因此可以构建和重建其索引，这可以加快查找和搜索速度，避免对数据集进行持续的全量扫描。

4. Hadoop 上的内存中 SQL

传统上，SQL 是最常用的数据处理语言，很多数据专业人员都很熟悉它。在 Hadoop 上使用 SQL 存在一些困难，主要源于存储系统：
- HDFS 设计问题 ：HDFS 设计时首要考虑的是可扩展性和冗余性，文件被分割成块并复制到不同数据节点，导致查询规划困难，尤其是优化查询。
- HDFS 更新问题 ：HDFS 最初是一次写入系统，更新文件很麻烦，虽然后续增加了追加和截断操作，但更新仍然困难。

5. Ignite 的 SQL 支持

对于 SQL 引擎，更新操作很重要，对于在线事务处理（OLTP）引擎更是关键。随着企业对快速或近实时在线分析处理（OLAP）流程的需求增加，他们也希望利用 OLTP 的速度，而内存系统在这方面具有无与伦比的性能、ACID 事务支持和快速分布式查询能力，Apache Ignite 在这方面表现出色。

5.1 查询功能

IgniteCache 的基本功能之一是数据查询。可以对缓存进行索引以加快数据查找，如果缓存位于堆外内存，索引也会位于堆外，进一步提高性能。Ignite 提供了多种查询方法，包括扫描查询、SQL 查询和基于 Lucine 索引的文本查询。

Ignite 支持几乎无限制的自由形式 SQL 查询，SQL 语法符合 ANSI - 99 标准，可以使用任何 SQL 函数、聚合和分组，Ignite 会自动确定从何处获取结果。此外，Ignite 还支持分布式 SQL 连接，以及跨缓存查询和连接。

5.2 查询执行方式

Ignite 中查询的执行主要有两种方式：
- REPLICATED 缓存 ：如果对 REPLICATED 缓存执行查询，Ignite 会假设所有数据都在本地可用，可在 H2 数据库引擎中运行简单的本地 SQL 查询。LOCAL 缓存也是如此。
- PARTITIONED 缓存 ：查询首先会被解析并拆分为多个映射查询和一个归约查询。然后所有映射查询会在参与缓存的所有数据节点上执行，将结果提供给归约节点，归约节点再对中间结果运行归约查询。

以下是在缓存上运行 SQL 查询的示例代码：

IgniteCache<Long, Person> cache = ignite.cache("mycache");
SqlQuery sql = new SqlQuery(Person.class, "salary > ?");
// Find only persons earning more than 1,000.
try (QueryCursor<Entry<Long, Person>> cursor = cache.query(sql.setArgs(1000))) {
  for (Entry<Long, Person> e : cursor)
    System.out.println(e.getValue().toString());
}

若对象结构复杂，可使用 @QuerySqlField 注解使字段对 SQL 查询可见，增加数据安全性。以下是修改后的示例代码：

// Select with join between Person and Organization.
SqlFieldsQuery sql = new SqlFieldsQuery(
  "select concat(firstName, ' ', lastName), Organization.name "
  + "from Person, Organization where "
  + "Person.orgId = Organization.id and "
  + "Person.salary > ?");
// Only find persons with salary > 1000.
try (QueryCursor<List<?>> cursor = cache.query(sql.setArgs(1000))) {
  for (List<?> row : cursor)
    System.out.println("personName=" + row.get(0) + 
      ", orgName=" + row.get(1));
}

Ignite 提供了多种创建索引的方式，可通过注解或 API 调用为单列或组创建索引。例如， Person 类的索引定义如下：

public class Person implements Serializable {
  /** Indexed in a group index with "salary". */
  @QuerySqlField(orderedGroups={@QuerySqlField.Group(
    name = "age_salary_idx", order = 0, descending = true)})
  private int age;
  /** Indexed separately and in a group index with "age". */
  @QuerySqlField(index = true,
    orderedGroups={@QuerySqlField.Group(
    name = "age_salary_idx", order = 3)})
  private double salary;
}

5.3 SQL 客户端使用

可以使用 H2 调试控制台对数据结构进行深入了解，并通过浏览器交互式运行 SQL 查询。启用方法是使用 IGNITE_H2_DEBUG_CONSOLE 系统属性启动本地 Ignite 节点。

也可以使用标准 JDBC 连接其他喜欢的 SQL 客户端。Ignite JDBC 驱动基于 Ignite Java 客户端，支持客户端特定配置参数。连接时指定 JDBC URL：

jdbc:ignite://<hostname>:<port>/<cache_name>

端口号和缓存名称可以省略，此时将使用默认值。之前讨论的关于暴露对象字段进行查询等内容在 JDBC 连接到 Ignite 缓存时同样适用。

此外，Apache Bigtop 实现了 Apache Zeppelin（孵化中）与 Apache Ignite 的开箱即用集成，Zeppelin 是一个提供基于 Web 的交互式数据分析笔记本的项目。

6. Apache Ignite 的流式处理

流式处理对于近实时和实时平台处理流式内容非常重要。Ignite 有自己的流式处理框架，它是构建在数据网格之上的一层。以下是其流式处理的流程：

graph LR
    A[客户端节点] -->|注入数据| B[Ignite 缓存]
    B -->|自动分区| C[Ignite 数据节点]
    C -->|并行处理| D[处理流式数据]
    C -->|并行查询| E[执行 SQL 查询]

具体步骤如下：
1. 数据注入 ：客户端节点使用 Ignite Data Streamers 将有限或连续的数据流注入 Ignite 缓存。Data Streamers 具有容错能力，提供至少一次语义。StreamReceiver 可在添加新数据之前引入自定义逻辑，StreamTransformer 可进行数据转换和更新，StreamVisor 可扫描流中的元组并根据其值执行自定义逻辑。
2. 数据分区 ：数据会自动在 Ignite 数据节点之间进行分区，每个节点接收等量的数据。
3. 并行处理 ：流式数据可以在 Ignite 数据节点上以共定位的方式进行并发处理。
4. SQL 查询 ：客户端也可以对流式数据执行并发 SQL 查询。Ignite 支持全套数据索引功能，可使用 Ignite SQL、TEXT 和基于谓词的缓存查询来查询流式内容。

流式数据可以通过滑动窗口进行查询。滑动窗口可配置为 Ignite 缓存的逐出策略，有基于时间、大小或批次的类型。每个缓存可以配置一个滑动窗口，如果需要不同的滑动窗口，可以定义多个缓存。

综上所述，Apache Ignite 是一个强大的数据处理平台，以高性能的内存优先存储系统为基础，分布式键值存储使其能够轻松实现各种逻辑和功能的实时数据视图，高效的计算引擎使编程或基于 SQL 的数据处理变得简单。其集群可轻松扩展，适用于各种硬件环境和云部署，具有高度的容错性和无主架构，非常适合关键任务环境的生产系统。同时，它的全 SQL99 功能消除了业务分析师和商业智能专业人员的学习障碍，支持数据索引和高性能 ACID 事务。

深入探索 Apache Ignite 的高级应用

7. 总结 Apache Ignite 的优势

Apache Ignite 在数据处理领域展现出了诸多显著优势，以下通过表格进行详细总结：
|优势类别|具体优势|
| ---- | ---- |
|存储性能|以内存作为主要存储设施，采用内存优先方法，可进行索引、减少获取时间并避免序列化，速度更快|
|兼容性|MapReduce 与 Hadoop MR APIs 完全兼容，能直接复用现有 MR 代码且性能提升超 30 倍|
|流式处理|无需填充 RDD 即可进行实时流式处理和 CEP，无流内容处理延迟|
|数据管理|缓存可原子或事务性更新，减少数据溢出问题，且有应对溢出的策略|
|文件系统|提供一流的文件系统缓存层|
|内存使用|使用堆外内存避免 GC 暂停，且效率高|
|一致性|保证强一致性|
|SQL 支持|完全支持 SQL99，支持 ACID 事务，提供内存中 SQL 索引功能，避免全量扫描|
|状态共享|通过 IgniteRDD 可在内存中跨 Spark 作业共享状态，实现数据协作|
|扩展性|集群可轻松扩展，适用于不同硬件环境和云部署|
|容错性|具有高度的容错性和无主架构，适合关键任务环境|

8. 应用场景分析

Apache Ignite 凭借其强大的功能和特性，在多个领域有着广泛的应用场景，以下为您详细介绍：
- 金融行业
- 高频交易 ：在金融市场的高频交易场景中，需要对大量的交易数据进行实时处理和分析。Apache Ignite 的内存优先存储和快速查询能力，能够满足高频交易对低延迟和高吞吐量的要求。例如，通过 Ignite 的分布式 SQL 查询功能，可以快速获取交易数据并进行实时分析，帮助交易员做出及时的决策。
- 风险评估 ：金融机构需要对客户的风险进行实时评估，以确保业务的安全性。Ignite 的流式处理框架可以实时处理客户的交易数据、信用数据等，通过滑动窗口查询可以分析客户在一段时间内的风险状况，为风险评估提供准确的数据支持。
- 物联网（IoT）
- 设备监控 ：在物联网环境中，大量的设备会产生实时数据，需要对这些数据进行实时监控和分析。Apache Ignite 的流式处理能力可以实时处理设备产生的数据，并通过 SQL 查询对设备的状态进行实时监控。例如，对工业设备的温度、压力等参数进行实时监测，及时发现设备的异常情况。
- 数据聚合 ：物联网设备产生的数据量巨大，需要对这些数据进行聚合和分析。Ignite 的分布式计算能力可以对大量的设备数据进行并行处理，通过 SQL 聚合函数可以快速得到设备数据的统计信息，如平均温度、最大压力等。
- 电商行业
- 实时推荐 ：电商平台需要根据用户的实时行为为用户提供个性化的推荐。Apache Ignite 的内存存储和快速查询能力可以实时处理用户的浏览数据、购买数据等，通过 SQL 查询和索引功能可以快速找到与用户兴趣相关的商品，为用户提供实时推荐。
- 库存管理 ：电商平台需要实时管理商品的库存，以确保商品的供应。Ignite 的 ACID 事务支持可以保证库存数据的一致性和准确性，通过 SQL 更新操作可以实时更新库存信息，避免超卖等问题的发生。

9. 未来发展趋势

随着技术的不断发展，Apache Ignite 也将在未来展现出更多的可能性和发展趋势：
- 与新兴技术的融合 ：未来，Apache Ignite 可能会与人工智能、机器学习等新兴技术进行更深入的融合。例如，结合机器学习算法对 Ignite 中的数据进行深度分析和挖掘，为企业提供更智能的决策支持。
- 在云原生环境中的应用 ：随着云原生技术的发展，Apache Ignite 可能会更好地适应云原生环境，如与 Kubernetes、Docker 等技术进行更紧密的集成，实现更高效的部署和管理。
- 性能的进一步提升 ：通过不断优化内存管理、查询算法等方面，Apache Ignite 的性能将得到进一步提升，能够处理更大规模的数据和更复杂的业务场景。

10. 实践建议

如果您想在实际项目中应用 Apache Ignite，可以参考以下实践建议：
- 环境搭建
- 硬件选择 ：根据项目的规模和性能要求，选择合适的硬件环境。如果处理的数据量较大，可以选择配置较高的服务器；如果是开发和测试环境，可以选择云服务器或虚拟机。
- 软件安装 ：按照官方文档的指导，安装和配置 Apache Ignite。可以选择独立部署或集群部署，根据实际需求进行选择。
- 代码开发
- 学习 API ：熟悉 Apache Ignite 的 API 文档，了解其各种功能和使用方法。可以从简单的示例代码开始学习，逐步掌握 Ignite 的使用。
- 优化代码 ：在开发过程中，注意代码的性能优化。例如，合理使用索引、避免全量扫描等，提高代码的执行效率。
- 测试与调优
- 功能测试 ：对开发的功能进行全面的测试，确保其正确性和稳定性。可以使用单元测试、集成测试等方法进行测试。
- 性能调优 ：通过性能测试工具对系统的性能进行监测和分析，找出性能瓶颈并进行调优。例如，调整缓存大小、优化查询语句等。

通过以上对 Apache Ignite 的深入介绍，相信您对其高级应用有了更全面的了解。在实际应用中，您可以根据具体的业务需求和场景，充分发挥 Apache Ignite 的优势，为企业的数据处理和分析带来更高的效率和价值。