Apache Ignite

分散データベース、キャッシング、処理プラットフォーム。SQL、NoSQL、計算処理をメモリ中心で統合。ACID、トランザクション対応。

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Apache Ignite

Apache Igniteは、分散データベース、キャッシング、処理プラットフォームとして機能する統合インメモリコンピューティングプラットフォームです。SQL、NoSQL、計算処理をメモリ中心のアプローチで統合し、ACID準拠のトランザクション処理に対応しています。

概要

Apache Igniteは、高性能な分散コンピューティングとデータストレージのために設計された、モジュール型アーキテクチャを採用したインメモリプラットフォームです。ビッグデータ処理とリアルタイム分析において急速に採用が拡大しており、Apache Software Foundationのトップレベルプロジェクトとして高い信頼性を確保しています。従来のキャッシュソリューションの枠を超え、完全なデータベースとしても利用可能な包括的なプラットフォームです。

詳細

主な特徴

Apache Igniteは、以下の核となる機能を提供します：

統合プラットフォーム: データベース、キャッシュ、計算処理を単一のプラットフォームで統合
ACID準拠: 完全なACID準拠のトランザクション処理をサポート
SQL対応: 標準SQLクエリとNoSQLキーバリュー操作の両方に対応
分散アーキテクチャ: 水平スケーリングと高可用性を実現
永続化機能: インメモリデータをディスクに永続化可能
機械学習対応: インメモリ機械学習アルゴリズムを提供

アーキテクチャ

Apache Igniteのコアアーキテクチャは以下の主要レイヤーで構成されています：

IgniteKernal: Ignite APIの主要実装とライフサイクル制御
GridKernalContext: 全マネージャーとプロセッサーの中心的コンテキスト
マネージャー: ノード検出、通信、デプロイメント、イベント管理
プロセッサー: キャッシュ管理、クエリ処理、サービス管理等の特定機能

パフォーマンス特性

インメモリ処理による超高速データアクセス
数百ノードまでのスケーラビリティ
低レイテンシのリアルタイム処理
分散データグリッドによる高いスループット

メリット・デメリット

メリット

統合プラットフォーム: データベース、キャッシュ、計算処理を一つのソリューションで統合
高性能: インメモリ処理による極めて高速なデータアクセスと処理
企業級機能: ACID準拠、トランザクション、SQL対応等の企業要件を満たす
高い拡張性: 数百ノードまでの水平スケーリングが可能
豊富な機能: 機械学習、ストリーム処理、分散計算等の高度な機能
強固な信頼性: Apache Software Foundationプロジェクトとしての安定性

デメリット

複雑性: 多機能であるが故の設定と運用の複雑さ
メモリ要件: 大量のメモリリソースが必要
学習コスト: 豊富な機能により習得に時間を要する
Java依存: Java環境が必須でランタイム依存性が高い
運用難易度: 分散システムとしての運用管理が困難
リソース消費: CPU・メモリ使用量が他のキャッシュソリューションより多い

参考ページ

書き方の例

インストールとセットアップ

# Apache Ignite バイナリのダウンロード
wget https://archive.apache.org/dist/ignite/2.16.0/apache-ignite-2.16.0-bin.zip
unzip apache-ignite-2.16.0-bin.zip
cd apache-ignite-2.16.0-bin

# 環境変数設定
export IGNITE_HOME=/path/to/apache-ignite-2.16.0-bin
export PATH=$IGNITE_HOME/bin:$PATH

# Igniteノードの起動
$IGNITE_HOME/bin/ignite.sh

# または設定ファイルを指定して起動
$IGNITE_HOME/bin/ignite.sh config/default-config.xml

基本的なキャッシュ操作（Java）

import org.apache.ignite.Ignite;
import org.apache.ignite.IgniteCache;
import org.apache.ignite.Ignition;
import org.apache.ignite.configuration.CacheConfiguration;
import org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration;

public class IgniteCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        // Ignite設定の作成
        IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration();
        cfg.setClientMode(false); // サーバーモード

        // キャッシュ設定
        CacheConfiguration<Integer, String> cacheCfg = new CacheConfiguration<>("myCache");
        cacheCfg.setIndexedTypes(Integer.class, String.class);
        cfg.setCacheConfiguration(cacheCfg);

        // Igniteノードの起動
        try (Ignite ignite = Ignition.start(cfg)) {
            // キャッシュの取得
            IgniteCache<Integer, String> cache = ignite.cache("myCache");

            // データの挿入
            cache.put(1, "Hello, Ignite!");
            cache.put(2, "Apache Ignite is awesome");

            // データの取得
            String value1 = cache.get(1);
            String value2 = cache.get(2);

            System.out.println("Key 1: " + value1);
            System.out.println("Key 2: " + value2);

            // 全キーの表示
            cache.forEach((key, value) -> {
                System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value);
            });
        }
    }
}

SQL クエリの実行

import org.apache.ignite.cache.query.SqlFieldsQuery;
import java.util.List;

// SQLテーブルの作成
cache.query(new SqlFieldsQuery(
    "CREATE TABLE IF NOT EXISTS Person (" +
    "id INT PRIMARY KEY, " +
    "name VARCHAR, " +
    "age INT)"
)).getAll();

// データの挿入
cache.query(new SqlFieldsQuery(
    "INSERT INTO Person (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)")
    .setArgs(1, "田中太郎", 30)
).getAll();

cache.query(new SqlFieldsQuery(
    "INSERT INTO Person (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)")
    .setArgs(2, "佐藤花子", 25)
).getAll();

// SQLクエリの実行
List<List<?>> results = cache.query(new SqlFieldsQuery(
    "SELECT name, age FROM Person WHERE age > ?")
    .setArgs(20)
).getAll();

// 結果の表示
for (List<?> row : results) {
    System.out.println("Name: " + row.get(0) + ", Age: " + row.get(1));
}

永続化の設定

import org.apache.ignite.configuration.DataRegionConfiguration;
import org.apache.ignite.configuration.DataStorageConfiguration;

// データストレージ設定
DataStorageConfiguration dataStorageCfg = new DataStorageConfiguration();

// デフォルトデータ領域で永続化を有効化
DataRegionConfiguration defaultRegion = new DataRegionConfiguration();
defaultRegion.setName("Default_Region");
defaultRegion.setPersistenceEnabled(true);
defaultRegion.setMaxSize(100L * 1024 * 1024); // 100 MB

dataStorageCfg.setDefaultDataRegionConfiguration(defaultRegion);

// WAL（Write-Ahead Log）設定
dataStorageCfg.setWalMode(WALMode.LOG_ONLY);
dataStorageCfg.setWalSegmentSize(64 * 1024 * 1024); // 64 MB

// Ignite設定に追加
IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration();
cfg.setDataStorageConfiguration(dataStorageCfg);

// Igniteノードの起動と永続化の有効化
try (Ignite ignite = Ignition.start(cfg)) {
    // 永続化の有効化（初回のみ必要）
    ignite.cluster().state(ClusterState.ACTIVE);
    
    System.out.println("Ignite with persistence enabled");
}

分散計算の実行

import org.apache.ignite.compute.ComputeJob;
import org.apache.ignite.compute.ComputeJobResult;
import org.apache.ignite.compute.ComputeTask;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;

// 分散計算タスクの定義
public class DistributedWordCountTask extends ComputeTask<String, Integer> {
    
    @Override
    public Map<? extends ComputeJob, ClusterNode> map(
            List<ClusterNode> nodes, String text) {
        Map<ComputeJob, ClusterNode> map = new HashMap<>();
        
        String[] words = text.split(" ");
        int wordsPerNode = words.length / nodes.size();
        
        for (int i = 0; i < nodes.size(); i++) {
            int startIdx = i * wordsPerNode;
            int endIdx = (i == nodes.size() - 1) ? words.length : (i + 1) * wordsPerNode;
            
            String[] nodeWords = Arrays.copyOfRange(words, startIdx, endIdx);
            map.put(new WordCountJob(nodeWords), nodes.get(i));
        }
        
        return map;
    }
    
    @Override
    public Integer reduce(List<ComputeJobResult> results) {
        int totalWords = 0;
        for (ComputeJobResult result : results) {
            totalWords += result.<Integer>getData();
        }
        return totalWords;
    }
    
    private static class WordCountJob implements ComputeJob {
        private String[] words;
        
        public WordCountJob(String[] words) {
            this.words = words;
        }
        
        @Override
        public Integer execute() {
            return words.length;
        }
        
        @Override
        public void cancel() {
            // キャンセル処理
        }
    }
}

// 分散計算の実行
String text = "Apache Ignite is a powerful distributed computing platform";
Integer wordCount = ignite.compute().execute(DistributedWordCountTask.class, text);
System.out.println("Total word count: " + wordCount);

クラスター設定

import org.apache.ignite.spi.discovery.tcp.TcpDiscoverySpi;
import org.apache.ignite.spi.discovery.tcp.ipfinder.vm.TcpDiscoveryVmIpFinder;

// クラスター検出の設定
TcpDiscoverySpi discoverySpi = new TcpDiscoverySpi();
TcpDiscoveryVmIpFinder ipFinder = new TcpDiscoveryVmIpFinder();
ipFinder.setAddresses(Arrays.asList(
    "192.168.1.100:47500..47509",
    "192.168.1.101:47500..47509",
    "192.168.1.102:47500..47509"
));
discoverySpi.setIpFinder(ipFinder);

IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration();
cfg.setDiscoverySpi(discoverySpi);

// クラスター名の設定
cfg.setIgniteInstanceName("my-ignite-cluster");

// ネットワーク設定
cfg.setLocalHost("192.168.1.100");
cfg.setWorkDirectory("/opt/ignite/work");

try (Ignite ignite = Ignition.start(cfg)) {
    System.out.println("Cluster started. Topology: " + 
        ignite.cluster().nodes().size() + " nodes");
    
    // クラスター情報の表示
    for (ClusterNode node : ignite.cluster().nodes()) {
        System.out.println("Node: " + node.id() + 
            ", Address: " + node.addresses());
    }
}

機械学習の基本例

import org.apache.ignite.ml.dataset.DatasetBuilder;
import org.apache.ignite.ml.dataset.impl.local.LocalDatasetBuilder;
import org.apache.ignite.ml.math.primitives.vector.Vector;
import org.apache.ignite.ml.preprocessing.Preprocessor;
import org.apache.ignite.ml.selection.scoring.evaluator.Evaluator;
import org.apache.ignite.ml.tree.DecisionTreeClassificationTrainer;

// データの準備
Map<Integer, Vector> data = new HashMap<>();
data.put(0, VectorUtils.of(1.0, 2.0));
data.put(1, VectorUtils.of(2.0, 3.0));
data.put(2, VectorUtils.of(3.0, 1.0));

// ラベルの準備
Map<Integer, Double> labels = new HashMap<>();
labels.put(0, 1.0);
labels.put(1, 1.0);
labels.put(2, 0.0);

// 決定木分類器の訓練
DecisionTreeClassificationTrainer trainer = new DecisionTreeClassificationTrainer(5, 0);

DecisionTreeModel model = trainer.fit(
    ignite,
    cache,
    (k, v) -> VectorUtils.of(/* feature extraction */),
    (k, v) -> /* label extraction */ 1.0
);

// 予測の実行
Vector newData = VectorUtils.of(2.5, 2.5);
Double prediction = model.predict(newData);
System.out.println("Prediction: " + prediction);

Apache Igniteは、その包括的な機能セットにより、単純なキャッシュから複雑な分散データベース、機械学習プラットフォームまで、幅広い用途で活用できる強力なソリューションです。