本文主要是介绍【Apache 强大连接存储引擎】Linkis 有助于轻松连接各种后端计算/存储引擎（Spark、Python、TiDB...），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
项目介绍
Linkis 有助于轻松连接各种后端计算/存储引擎（Spark、Python、TiDB...），公开各种接口（REST、JDBC、Java...），具有多租户、高性能和资源控制。
linkis.apache.org/
介绍
Linkis 在上层应用和底层引擎之间构建了一层计算中间件。通过使用Linkis提供的REST/WS/JDBC等标准接口，上层应用可以方便的接入MySQL/Spark/Hive/Presto/Flink等底层引擎，实现统一变量等用户资源的互通，脚本、UDF、函数和资源文件。
作为计算中间件，Linkis 提供了强大的连接、复用、编排、扩展和治理能力。通过解耦应用层和引擎层，简化了复杂的网络调用关系，从而降低了整体的复杂度，也节省了开发和维护成本。
Linkis自2019年首次发布以来，已经积累了700多家试用公司和1000+沙盒试用用户，涉及金融、银行、电信、制造业、互联网公司等多个行业。很多公司已经将Linkis作为大数据平台底层计算和存储引擎的统一入口。
特征
- 支持多种底层计算存储引擎
- 目前支持的计算/存储引擎：Spark、Hive、Flink、Python、Pipeline、Sqoop、openLooKeng、Presto、ElasticSearch、JDBC、Shell等
- 支持的计算/存储引擎：Trino（计划 1.3.1）、SeaTunnel（计划 1.3.1）等
- 支持的脚本语言：SparkSQL、HiveQL、Python、Shell、Pyspark、R、Scala和JDBC等
- 强大的任务/请求治理能力通过Orchestrator、Label Manager和定制的Spring Cloud Gateway等服务，Linkis能够提供基于多级标签、跨集群/跨IDC的细粒度路由、负载均衡、多租户、流量控制、资源控制、双活、主备等编排策略
- 支持全栈计算/存储引擎作为计算中间件，它将接收、执行和管理各种计算存储引擎的任务和请求，包括批处理任务、交互式查询任务、实时流式任务和存储任务
- 资源管理能力 ResourceManager 不仅可以对 Yarn 和 Linkis EngineManger 进行资源管理，还可以提供基于标签的多级资源分配和回收，使其拥有强大的跨 Yarn 集群和多种计算资源类型的资源管理能力
- 统一上下文服务为每个任务/请求生成上下文 ID，关联和管理用户和系统资源文件（JAR、ZIP、属性等）、结果集、参数变量、函数等，跨用户、系统和计算引擎. 一处设置，处处自动引用
- 统一素材系统和用户级统一素材管理，可跨用户、跨系统共享和传输
支持的引擎类型
| 引擎名称 | 支持组件版本 （默认依赖版本） | Linkis 版本要求 | ** 默认包含在发布包中** | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| 火花 | Apache 2.0.0~2.4.7， CDH >= 5.4.0， （默认 Apache Spark 2.4.3） | >=1.0.3 | 是的 | Spark EngineConn，支持 SQL、Scala、Pyspark 和 R 代码 |
| 蜂巢 | Apache >= 1.0.0， CDH >= 5.4.0， （默认 Apache Hive 2.3.3） | >=1.0.3 | 是的 | Hive EngineConn，支持 HiveQL 代码 |
| Python | Python >= 2.6， （默认 Python2*） | >=1.0.3 | 是的 | Python EngineConn，支持python代码 |
| 壳 | 重击 >= 2.0 | >=1.0.3 | 是的 | Shell EngineConn，支持 Bash shell 代码 |
| JDBC | MySQL >= 5.0，Hive >=1.2.1， （默认 Hive-jdbc 2.3.4） | >=1.0.3 | 不 | JDBC EngineConn，已经支持 MySQL 和 HiveQL，可以快速扩展支持其他带有 JDBC Driver 包的引擎，例如 Oracle |
| 弗林克 | Flink >= 1.12.2， （默认 Apache Flink 1.12.2） | >=1.0.3 | 不 | Flink EngineConn，支持FlinkSQL代码，也支持以Flink Jar Application的形式启动一个新的Yarn |
| 管道 | - | >=1.0.3 | 不 | Pipeline EngineConn，支持文件导入导出 |
| 开路坑 | openLooKeng >= 1.5.0, (默认 openLookEng 1.5.0) | >=1.1.1 | 不 | openLooKeng EngineConn，支持用Sql查询数据虚拟化引擎 openLooKeng |
| Sqoop | Sqoop >= 1.4.6， （默认 Apache Sqoop 1.4.6） | >=1.1.2 | 不 | Sqoop EngineConn，支持数据迁移工具Sqoop engine |
| 急速 | Presto >= 0.180， （默认 Presto 0.234） | >=1.2.0 | - | Presto EngineConn，支持 Presto SQL 代码 |
| 弹性搜索 | ElasticSearch >=6.0， （默认 ElasticSearch 7.6.2） | >=1.2.0 | - | ElasticSearch EngineConn，支持 SQL 和 DSL 代码 |
| 黑斑羚 | 黑斑羚 >= 3.2.0，CDH >=6.3.0 | 进行中 | - | Impala EngineConn，支持 Impala SQL 代码 |
| MLSQL | MLSQL >=1.1.0 | 进行中 | - | MLSQL EngineConn，支持 MLSQL 代码。 |
| Hadoop | 阿帕奇 >=2.6.0， CDH >=5.4.0 | 进行中 | - | Hadoop EngineConn，支持 Hadoop MR/YARN 应用 |
| TiSpark | 1.1 | 进行中 | - | TiSpark EngineConn，支持使用 SparkSQL 查询 TiDB |
下载
请到Linkis 发布页面下载 Linkis 的编译发行版或源代码包。
编译和部署
有关更详细的指导，请参阅：
- [后端编译]
- [管理控制台构建]
Note: If you want use `-Dlinkis.build.web=true` to build linkis-web image, you need to compile linkis-web first.## compile backend
### Mac OS/Linux# 1. When compiling for the first time, execute the following command first
./mvnw -N install# 2. make the linkis distribution package
# - Option 1: make the linkis distribution package only
./mvnw clean install -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true# - Option 2: make the linkis distribution package and docker image
# - Option 2.1: image without mysql jdbc jars
./mvnw clean install -Pdocker -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true
# - Option 2.2: image with mysql jdbc jars
./mvnw clean install -Pdocker -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true -Dlinkis.build.with.jdbc=true# - Option 3: linkis distribution package and docker image (included web)
./mvnw clean install -Pdocker -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true -Dlinkis.build.web=true# - Option 4: linkis distribution package and docker image (included web and ldh (hadoop all in one for test))
./mvnw clean install -Pdocker -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true -Dlinkis.build.web=true -Dlinkis.build.ldh=true -Dlinkis.build.with.jdbc=true### Windows
mvnw.cmd -N install
mvnw.cmd clean install -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true## compile web
cd incubator-linkis/linkis-web
npm install
npm run build与 MySQL JDBC 驱动程序捆绑在一起
由于 MySQL 的许可限制，官方发布的 linkis 镜像默认不捆绑 MySQL Java 数据库连接 (JDBC) 驱动程序。但是，在现阶段，linkis 仍然依赖这个库才能正常工作。为了解决这个问题，我们提供了一个脚本，可以帮助你自己从官方的linkis镜像中用mysql jdbc创建一个自定义镜像，这个工具创建的镜像将被linkis:with-jdbc默认标记为。
$> LINKIS_IMAGE=linkis:1.3.1
$> ./linkis-dist/docker/scripts/make-linikis-image-with-mysql-jdbc.sh请参考快速部署进行部署。
示例和指导
- 用户手册
- 引擎使用文件
- API 文档
文档和视频
- Linkis 的文档在Linkis-Website Git Repository
- Bilibili上的聚会视频
建筑学
Linkis 服务可以分为三类：计算治理服务、公共增强服务和微服务治理服务
- 计算治理服务，支持处理任务/请求的 3 个主要阶段：提交 -> 准备 -> 执行
- 公共增强服务，包括素材库服务、上下文服务、数据源服务
- 微服务治理服务，包括 Spring Cloud Gateway、Eureka 和 Open Feign
下面是Linkis架构图。您可以在Linkis-Doc/Architecture中找到更详细的架构文档。 
项目地址：
Github: https://github.com/apache/incubator-linkis
这篇关于【Apache 强大连接存储引擎】Linkis 有助于轻松连接各种后端计算/存储引擎（Spark、Python、TiDB...）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
