IgniteRDD学习笔记(二)IgniteContext和IgniteRDD

IgniteContext:

IgniteContext是spark-ignite的主要实例，而创建IgniteContext需要SparkContext。IgniteContext会确保server和client端的IgniteNode存在每个参与job的实例。

当创建Context的实例时，会传给Context构造函数一个boolean类型的值(默认为true)，通常是用于部署安装。

当为false时，环境将运行在嵌入式模式并且会通过context构造函数在每个worker上启动serverNode。

当IgniteContext创建成功后，通过fromCache方法可以获得IgniteRDD。当创建RDD的时候Cache不是必须存在与集群中的，此时可以通过配置文件或模版文件创建Cache.

通过默认的Ignite configuration来创建IgniteCache：

val igniteContext = new IgniteContext[Integer, Integer](sparkContext, 
    () => new IgniteConfiguration())

通过模版配置文件来创建IgniteCache:

val igniteContext = new IgniteContext[Integer, Integer](sparkContext, 
    "examples/config/example-cache.xml")

IgniteRDD:

IgniteRDD是SparkRDD的一个抽象实例，以IgniteCache的形式存在。

IgniteRDD是可变的，所有的IgniteCache的更改(无论是因其他的RDD还是外部的cache的原因造成的改变)都能立即让RDD的使用者看到。

IgniteRDD利用分区缓存并且提供分区信息给spark的executor，IgniteRDD的分区数量等同于底层IgniteCache的数量。

通过getPrefferredLocations get方法可以得到计算所需要的数据位置。

从Ignite中读取内容：

因为缓存中已经有了IgniteRDD，所以不需要再从Ignite给spark加载数据，当IgniteRDD创建时，所有的RDD方法都可以直接使用。

例如，假设有一个名为"partitioned"的IgniteCache包含字符串，下面的代码会获取所有包含字符串"Ignite"的值

val cache = igniteContext.fromCache("partitioned")
val result = cache.filter(_._2.contains("Ignite")).collect()

给Ignite里写入内容：

因为IgniteCache是以键值对的方式存在，可以直接通过Spark tuple RDD 和 savePairs 方法来保存数据。该方法会利用RDD分区并且以类似的方式存储值。

还可以通过saveValues 方法只保存RDD的值到Cache中，IgniteRDD会给每个存储在Cache的值生成一个独一无二的键
例如，下面的代码是以一对的方式将1到10000的值存储到缓存"partitoned"中，十个并行任务：

val cacheRdd = igniteContext.fromCache("partitioned")

cacheRdd.savePairs(sparkContext.parallelize(1 to 10000, 10).map(i => (i, i)))

对IgniteCache执行SQL：

当cache中配置了启动索引子系统，可以通过标准SQL和SQL方法来进行查询。

例如，假设"partitoned"Cache配置了整数对的索引，下面的代码会获得(10,100)中所有的整数：

val cacheRdd = igniteContext.fromCache("partitioned")

val result = cacheRdd.sql(
  "select _val from Integer where val > ? and val < ?", 10, 100)