SQL查询返回Apache Ignite缓存的空结果

我正在尝试从Spark RDD向Ignite缓存执行插入。我使用的是Ignite的2.2版和Spark的2.1版

我采取的第一步是在单独的scala脚本中创建缓存，如下所示：

object Create_Ignite_Cache {

case class Custom_Class(
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)   a: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  b: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  c: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  d: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  e: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  f: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  g: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  h: String

                 )
def main(args: Array[String]): Unit = {
 val spi = new TcpDiscoverySpi
 val ipFinder = new TcpDiscoveryMulticastIpFinder
 val adresses = new util.ArrayList[String]
 adresses.add("127.0.0.1:48500..48520")
 ipFinder.setAddresses(adresses)
 spi.setIpFinder(ipFinder)
 val cfg = new IgniteConfiguration().setDiscoverySpi(spi).setClientMode(true)
 val cache_conf = new CacheConfiguration[String, Custom_Class]().setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED).setAtomicityMode(CacheAtomicityMode.ATOMIC).setBackups(1).setIndexedTypes(classOf[String], classOf[Custom_Class]).setName("Spark_Ignite")
 val ignite = Ignition.getOrStart(cfg)
 ignite.getOrCreateCache(cache_conf)
 System.out.println("[INFO] CACHE CREATED")
 ignite.close()
}
}

      ignite_cache_rdd.sql("select * from Custom_Class").show(truncate = false)

缓存已成功创建，从ignitevisor可以看出：

接下来，我运行了一个Spark应用程序，将igniteRDD的内容插入缓存：

object Spark_Streaming_Processing {

 case class Custom_Class(
                      @(QuerySqlField @field)(index = true) a: String,
                      @(QuerySqlField @field)(index = true) b: String,
                      @(QuerySqlField @field)(index = true) c: String,
                      @(QuerySqlField @field)(index = true) d: String,
                      @(QuerySqlField @field)(index = true) e: String,
                      @(QuerySqlField @field)(index = true) f: String,
                      @(QuerySqlField @field)(index = true) g: String,
                      @(QuerySqlField @field)(index = true) h: String

                    )

   //START IGNITE CONTEXT

  val addresses=new util.ArrayList[String]()
  addresses.add("127.0.0.1:48500..48520")

  val igniteContext:IgniteContext=new IgniteContext(sqlContext.sparkContext,()=>
    new IgniteConfiguration().setDiscoverySpi(new TcpDiscoverySpi().setIpFinder(new TcpDiscoveryVmIpFinder().setAddresses(addresses))
      ).setCacheConfiguration(new CacheConfiguration[String,Custom_Class]()
      .setName("Spark_Ignite").setBackups(1).setIndexedTypes(classOf[String],classOf[Custom_Class]))
    ,true)


  println(igniteContext.ignite().cacheNames())

  val ignite_cache_rdd:IgniteRDD[String,Custom_Class] =igniteContext.fromCache[String,Custom_Class]("Spark_Ignite")

  val processed_Pair:RDD[(String,Custom_Class)]=(...)// rdd with data, which as you can see has the correct datatypes as parameters

  ignite_cache_rdd.savePairs(processed_PairRDD)

}
  }

可以看出，这些类是完全相同的

在成功运行应用程序后，我可以在ignitevisor中看到缓存包含63条记录，这可以在控制台的上一个屏幕显示中看到

但是，如果我尝试对缓存执行sql查询，如下所示：

object Create_Ignite_Cache {

case class Custom_Class(
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)   a: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  b: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  c: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  d: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  e: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  f: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  g: String,
                   @(QuerySqlField @field)(index = true)  h: String

                 )
def main(args: Array[String]): Unit = {
 val spi = new TcpDiscoverySpi
 val ipFinder = new TcpDiscoveryMulticastIpFinder
 val adresses = new util.ArrayList[String]
 adresses.add("127.0.0.1:48500..48520")
 ipFinder.setAddresses(adresses)
 spi.setIpFinder(ipFinder)
 val cfg = new IgniteConfiguration().setDiscoverySpi(spi).setClientMode(true)
 val cache_conf = new CacheConfiguration[String, Custom_Class]().setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED).setAtomicityMode(CacheAtomicityMode.ATOMIC).setBackups(1).setIndexedTypes(classOf[String], classOf[Custom_Class]).setName("Spark_Ignite")
 val ignite = Ignition.getOrStart(cfg)
 ignite.getOrCreateCache(cache_conf)
 System.out.println("[INFO] CACHE CREATED")
 ignite.close()
}
}

      ignite_cache_rdd.sql("select * from Custom_Class").show(truncate = false)

结果我得到了一张空桌子

如果通过外部sql server进行查询，也会发生同样的情况

奇怪的是，如果我不先创建缓存，然后运行Spark应用程序，则IgniteContext会在缓存不存在时创建缓存，然后我可以在查询中看到记录

这里可能有什么问题

据我所知，键和值的数据类型完全相同，因此我应该能够在查询时看到它们

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谢谢您的时间。

这里的问题是您使用不同的类来创建缓存并将数据插入其中。 尽管这两个类的字段匹配，但它们的完全限定名是不同的，因此这是两个不同的类

如果希望能够从SQL查询数据，则应在缓存创建和数据插入期间使用相同的类

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跳过缓存创建可以解决问题的原因是Spark应用程序自己创建缓存，而不是使用现有的缓存。所以，当Spark创建它时，实际对象的类将在缓存创建期间使用。

Hmm，我明白你的意思，所以如果我想将插入与缓存创建分开，你认为将原始类（作为jar）添加到我的项目库中，然后在Spark脚本中调用它可以解决问题吗？或者它会有一个不同的完全限定名吗？@manuelmourato如果你有一个带有模型类的jar，并且你在创建缓存和插入数据时使用它，那么它会工作得非常好。太棒了，非常感谢你的帮助：）