我正在尝试从Spark RDD向Ignite缓存执行插入操作。我正在使用2.2版本的Ignite和2.1版本的Spark。

我要做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()
}
}

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

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。

成功运行该应用程序后，我可以在ignitevisor中看到该缓存包含63条记录，如在控制台的上一个快照中所见。

但是，如果我尝试对高速缓存执行sql查询，如下所示：

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

结果我得到一个空表。

如果我通过外部sql服务器查询，也会发生同样的事情。

奇怪的是，如果我不创建缓存先验，而是运行Spark应用程序，则IgniteContext会创建缓存（如果该缓存不存在）， 然后
我就可以在查询中看到记录了！

这可能是什么问题？

据我所知，键和值的数据类型完全相同，因此我在查询时应该能够看到它们。

感谢您的时间。