如何将Apache Ignite作为Apache Spark的外部数据源？相关问题咨询

一、跨Ignite内存、HDFS存储的单条SQL查询实现 #

你之前读源码观察到的「Spark SQL转换为Ignite SQL、查询下发到Ignite节点由H2引擎执行」的机制，仅在查询完全基于Ignite缓存表的场景下触发，并不代表Ignite作为Spark外部数据源时存在“必须全量加载数据到内存、无法对接HDFS数据”的硬性约束。
实际落地时完全可以依托Spark原生的多数据源联邦查询能力，实现单条SQL同时扫描Ignite内存与HDFS数据的需求，具体落地路径：

• 在Spark Catalog层把不同存储位置的数据注册为可关联的数据集：
  • 把全量存在Ignite内存的city表，通过Ignite的Spark数据源加载为可查询的Spark视图
  • 拆分person表的存储来源：存储在Ignite中的热数据部分直接通过Ignite数据源加载为内存视图，存储在HDFS的冷数据部分通过Spark原生的HDFS数据源（Parquet/ORC格式）直接加载为HDFS侧视图
• 将上述两个person侧的视图通过unionByName操作拼接为完整的person全量数据集，再与city的内存视图做关联，即可完全在单条Spark SQL中完成要求的查询逻辑。这种架构下根本不需要把包含HDFS数据的查询下推到Ignite的H2引擎执行，最优的职责分工是：Ignite仅承担小表、高频热数据的高速读取能力，Spark负责跨数据源的分片扫描、数据合并、关联计算——把全量在内存的city小表做广播分发，person的热数据从Ignite并行拉取、冷数据从HDFS并行扫描，两路数据在Spark计算节点侧完成合并后再与city表关联，性能反而比把全量数据塞入Ignite的方案更优
• 可以进一步优化实现业务SQL无感知的体验：配置自动同步规则，将高频访问的热person数据定期同步到Ignite缓存，每次查询时Spark自动路由热数据到Ignite读取、冷数据到HDFS读取，全程不需要业务侧修改原有的SQL写法。

二、Spark3.0版本适配Ignite的可行方案 #

目前开源版本的Ignite官方Spark连接器长期停留在Spark2.4版本，未推出对Spark3.0的稳定支持版本，直接使用官方连接器运行会遇到Spark3.0内部API的不兼容问题（核心是Spark3.0对DataSource V2接口、Catalog内部实现做过破坏性调整）。
适配方案按投入产出比从高到低排序：

• 优先做最小化的连接器适配补丁：目前社区已经有大量针对Ignite Spark连接器适配Spark3.0的二次修改实践，核心只需要调整几百行的适配层代码——即把原连接器中对接Spark2.4的DataSource V2接口的签名，替换为Spark3.0要求的接口定义，不需要修改核心的Ignite缓存对接、查询下推、序列化转换逻辑，改造成本极低，还能完整保留原连接器的列裁剪、谓词下推、并行查询的优化能力
• 不推荐直接全量重新实现适配逻辑：Ignite Spark连接器的核心功能逻辑（对接Ignite缓存、查询转换）并不会因为Spark版本迭代失效，只是外层对接Spark SQL框架的适配层存在兼容性问题，全量重写的投入产出比极低
• 兜底零改造方案：如果不想投入精力做连接器适配，完全可以绕开官方的Ignite-Spark连接器，直接使用Ignite原生的JDBC驱动，通过Spark的JDBC数据源接口对接Ignite，这种对接方式在所有Spark版本上都能稳定运行，仅会损失部分谓词下推的优化能力，对于存储全量小表（比如city表）的场景，这点性能损失完全可以接受。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Henrik