问题标签 [ignite]

运行使用 H2 作为索引系统的 Apache Ignite 1.30。

我通过解释运行了我的查询并得到了。

好的，所以我知道它使用 field2 作为索引，但是第二个选择是什么？

是否可以在同一个 JVM 中同时启动客户端和服务器节点？

我有一些开发人员向我提出了一个关于 Apache Ignite 和 Java 的有趣问题。这是在 aHPUX 11.31 IA platform with Apache-Ignite version 1.3.0-incubating和我们的HP-UX Java build is 1.7.0.13-jinteg_2015_05_22_03_42-b00. 下面的错误是传递给我的，但我找不到支持或测试 Apache-Ignite，HPUX并且该BUS_ADRALN错误似乎总是导致 C++ 搜索命中。无论如何，如果可以阐明我们的问题是什么，那将不胜感激，因为我花了两天时间试图找到任何关于它的东西。

错误

这是在调用以readyQueue在 Ignite 中创建缓存之后抛出的。这个致命的异常意味着在安装缓存期间尝试内存时存在“无效的地址对齐”。

如果有帮助，开发人员还向我发送了一些日志。

已在 Ignite 的 Jira 中针对同一问题创建了一个错误，该错误包含有关导致错误的设置和堆栈的更详细信息。

https://issues.apache.org/jira/browse/IGNITE-1493

我在配置了多个网络接口的机器上运行 Ignite 集群。我有 3 个不同速度的不同网络接口。

我看到 Ignite 找到 3 个 IP 地址

然后

和

和

我想将 Ignite 集群配置为仅使用其中一个网络接口进行通信。

我有这个 Ignite xml 网络配置

当一个节点加入时我发现

所以 Ignite 服务器绑定并监听盒子上的所有网络接口。在 xml 配置中，我只给出了 1 个网络接口的地址，但是在节点加入消息中，我看到了所有其他网络接口的 IP 地址。

我目前想知道是否可以在安装了 Java 8u60 for ARM 的 ARM 设备上使用 Apache Ignite。我在我的“odroid u3”上试过了。我在 odroid 上安装了 ignite 1.3.0 孵化器以及当前的 oracle 8u60 JDK，获取了 example-config.xml，调整了我的 IP 并启动了 ignite.sh。过了一会儿，我得到了有关集群信息的信息，并且 ignite 正在等待。然后我在另一台电脑上开始了小演示“数字符”。我花了一段时间才看到我的 odroid 崩溃了：

任何人都可以在这里提供帮助吗？通常可以在基于 ARM 的设备上使用 Ignite 吗？

我配置为使用 remoteListen 方法在 gridgain 中侦听发现事件，但是当我调用 future.get() 时，出现以下异常

这是异常堆栈跟踪lass org.gridgain.grid.GridException：无法序列化对象：StartRequestData [prjPred = null，clsName = null，depInfo = null，hnd = org.gridgain.grid.kernal.GridEventConsumeHandler@7f977fba，bufSize = 1、interval=0、autoUnsubscribe=true] 更多信息请参见：疑难解答： http ://bit.ly/GridGain-疑难解答 文档中心：http ://bit.ly/GridGain-Documentation

信息：在 ASYNC 模式下完成预加载 [cache=PIDCache, time=250 ms]

引起：java.io.NotSerializableException：必须实现 java.io.Serializable 或将 GridOptimizedMarshaller.setRequireSerializable() 设置为 false（请注意，如果对象不可串行化，性能可能会降低）：com.cmc.facts.startup.GridConfig at org .gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedClassDescriptor.write(GridOptimizedClassDescriptor.java:816) 在 org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedObjectOutputStream.writeObject0(GridOptimizedObjectOutputStream.java:197) 在 org.gridgain.grid.marshaller.optimized .GridOptimizedObjectOutputStream.writeFields(GridOptimizedObjectOutputStream.java:489) 在 org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedObjectOutputStream.writeSerializable(GridOptimizedObjectOutputStream.java:301) 在 org.gridgain.grid.marshaller.optimized。GridOptimizedClassDescriptor.write(GridOptimizedClassDescriptor.java:820) at org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedObjectOutputStream.writeObject0(GridOptimizedObjectOutputStream.java:197) at org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedObjectOutputStream.writeObjectOverride(GridOptimizedObjectOutputStream.java: 128) 在 java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:344) 在 org.gridgain.grid.kernal.GridEventConsumeHandler.writeExternal(GridEventConsumeHandler.java:301) 在 org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedObjectOutputStream.writeExternalizable (GridOptimizedObjectOutputStream.java:269) 在 org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedClassDescriptor.write(GridOptimizedClassDescriptor.java:810) 在 org.gridgain.grid.marshaller.optimized。GridOptimizedObjectOutputStream.writeObject0(GridOptimizedObjectOutputStream.java:197) at org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedObjectOutputStream.writeObjectOverride(GridOptimizedObjectOutputStream.java:128) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:344) at org.gridgain .grid.kernal.processors.continuous.GridContinuousProcessor$StartRequestData.writeExternal(GridContinuousProcessor.java:1371) 在 org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedObjectOutputStream.writeExternalizable(GridOptimizedObjectOutputStream.java:269) 在 org.gridgain.grid.marshaller .optimized.GridOptimizedClassDescriptor.write(GridOptimizedClassDescriptor.java:810) 在 org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedObjectOutputStream.writeObject0(GridOptimizedObjectOutputStream.java:197) at org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedObjectOutputStream.writeObjectOverride(GridOptimizedObjectOutputStream.java:128) at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:344) at org.gridgain.grid.marshaller.optimized.GridOptimizedMarshaller .marshal(GridOptimizedMarshaller.java:311) ... 44 更多

我想知道 apache ignite 中是否有 AddressResolver 接口的示例用法。

我试图使用 AddressResolver 接口将我的本地 IP 地址（例如 192.168.10.101）“绑定”到我的外部 IP 地址，但没有运气。

当我这样做时，Ignite 服务器只是挂起（调试也没有输出）

我启动服务器的代码是：

我对 AddressResolver 的实现是：

ignite 调试日志的最后一行是：

我将不胜感激。谢谢

如何使用 ignite 数据网格/sql 对双精度数组求和？

给定：1 个维度表MyDimension和 1 个事实表MyFact。加入他们，按几个维度分组 ** 并总结与之相关的事实。现在考虑求和的事实表，它不包含单个双精度值，而是一个双精度数组。而要检索的总和是一个表示所有数组总和的数组。

作为一个例子的话：假设“所有的数组都是”：

那么“表示所有数组之和的数组”将是： double[] { 6.0, 9.0, 12.0, 15.0, 18.0 }

我查看了@QuerySqlFunction，但找不到任何可以帮助我的示例。

这不一定是 sql。任何从我的缓存中获取数组总和的方法都会很棒。

谢谢，

约翰

我的事实

我的维度

查询（不起作用的那个）

我在下面添加了一个示例 sql，它将给出 1 个值的总和，即它不适用于数组：它会产生错误。

到目前为止，涵盖@QuerySqlFunction的示例都是微不足道的。我在下面放了一个。但是，我正在寻找提供跨行计算的示例/解决方案/提示，例如平均值、总和……这可能吗？

在示例中，函数从数组返回值 0，基本上是 ARRAY_GET(x, 0) 的实现。我见过的所有其他例子都是类似的：1 行，获取一个值，用它做一些事情。但我需要能够计算分组结果的总和，或者可能更多的业务逻辑。如果有人可以为我提供 SUM 的 QuerySqlFunction，我认为可以让我做的不仅仅是 SUM。

第 1 步：编写函数

第二步：注册函数

第 3 步：在查询中使用它

伙计们

我为 spark 作业部署了 6 个节点 ignite。它工作正常。但是，当我希望使用 visor 进行管理时，我看不到拓扑。

这是配置文件。

而且，当我进入 visor 控制台并打开配置文件时。我遇到了“空拓扑”

有什么建议吗？如何查看拓扑？谢谢