关于 Linkis
Linkis 在上层应用程序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/WebSocket/JDBC 等标准接口,上层应用可以方便地连接访问MySQL/Spark/Hive/Presto/Flink 等底层引擎,同时实现统一变量、脚本、用户定义函数和资源文件等用户资源的跨上层应用互通,以及通过REST标准接口提供了数据源管理和数据源对应的元数据查询服务。 作为计算中间件,Linkis 提供了强大的连通、复用、编排、扩展和治理管控能力。通过将应用层和引擎层解耦,简化了复杂的网络调用关系,降低了整体复杂度,同时节约了整体开发和维护成本。
Linkis 自2019年开源发布以来,已累计积累了700多家试用企业和1000多位沙盒试验用户,涉及金融、电信、制造、互联网等多个行业。许多公司已经将Linkis 作为大数据平台底层计算存储引擎的统一入口,和计算请求/任务的治理管控利器。
开源地址:GitHub – apache/linkis: Apache Linkis builds a computation middleware layer to facilitate connection, governance and orchestration between the upper applications and the underlying data engines.
核心特点
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丰富的底层计算存储引擎支持:Spark、Hive、Python、Shell、Flink、JDBC、Pipeline、Sqoop、OpenLooKeng、Presto、ElasticSearch、Trino、SeaTunnel 等;
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丰富的语言支持:SparkSQL、HiveSQL、Python、Shell、Pyspark、Scala、JSON 和 Java 等;
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全栈计算存储引擎架构支持: 能够接收、执行和管理针对各种计算存储引擎的任务和请求,包括离线批量任务、交互式查询任务、实时流式任务和数据湖任务;
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统一上下文服务:支持跨用户、系统、计算引擎去关联管理用户和系统的资源文件(JAR、ZIP、Properties 等),结果集、参数变量、函数、UDF等,一处设置,处处自动引用;
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统一数据源管理: 提供了Hive、ElasticSearch、Mysql、Kafka、MongoDB 等类型数据源信息的增删查改、版本控制、连接测试和对应数据源的元数据信息查询能力;
支持的引擎类型
引擎名 |
支持底层组件版本 |
Linkis 1.X 版本要求 |
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是 |
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Hive |
是 |
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是 |
||||||
Bash >= 2.0 |
是 |
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JDBC |
MySQL >= 5.0, Hive >=1.2.1, (默认Hive-jdbc 2.3.4) |
否 |
JDBC EngineConn, 已支持Mysql,Oracle,KingBase,PostgreSQL,SqlServer,DB2,Greenplum,DM,Doris,ClickHouse,TiDB,Starrocks,GaussDB和OceanBase, 可快速扩展支持其他有JDBC Driver 包的引擎, 如SQLite |
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Flink |
Flink >= 1.12.2, |
>=1.0.2 |
否 |
Flink EngineConn, 支持FlinkSQL 代码,也支持以Flink Jar 形式启动一个新的Yarn 应用程序。 |
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– |
>=1.0.2 |
否 |
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openLooKeng |
openLooKeng >= 1.5.0, |
>=1.1.1 |
否 |
|||
Sqoop |
Sqoop >= 1.4.6, |
>=1.1.2 |
否 |
|||
Presto |
Presto >= 0.180 |
>=1.2.0 |
否 |
|||
>=1.2.0 |
否 |
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Trino |
Trino >=371 |
>=1.3.1 |
否 |
|||
Seatunnel |
Seatunnel >=2.1.2 |
>=1.3.1 |
否 |
Seatunnel EngineConn, 支持Seatunnel SQL 代码 |
linkis架构
Linkis 基于微服务架构开发,其服务可以分为3类:计算治理服务、公共增强服务和微服务治理服务。
下面是Linkis的架构概要图:
基于Linkis 计算中间件,我们在大数据平台套件WeDataSphere 中构建了许多应用和工具系统,下面是目前可用的开源项目。
原文地址:https://blog.csdn.net/xqdd/article/details/134755316
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