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Linkis

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介绍

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,同时实现变量、脚本、函数和资源文件等用户资源的跨上层应用互通。
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。通过计算中间件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多家试验企业和1000+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。

没有Linkis 之前

有了Linkis 之后

核心特点

  • 丰富的底层计算存储引擎支持
    目前支持的计算存储引擎:Spark、Hive、Python、Presto、ElasticSearch、MLSQL、TiSpark、JDBC和Shell等。
    正在支持中的计算存储引擎:Flink、Impala等。
    支持的脚本语言:SparkSQL, HiveQL, Python, Shell, Pyspark, R, Scala 和JDBC 等。
  • 强大的计算治理能力。基于Orchestrator、Label Manager和定制的Spring Cloud Gateway等服务,Linkis能够提供基于多级标签的跨集群/跨IDC 细粒度路由、负载均衡、多租户、流量控制、资源控制和编排策略(如双活、主备等)支持能力。
  • 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、实时流式任务和存储型任务;
  • 资源管理能力。 ResourceManager 不仅具备 Linkis0.X 对 Yarn 和 Linkis EngineManager 的资源管理能力,还将提供基于标签的多级资源分配和回收能力,让 ResourceManager 具备跨集群、跨计算资源类型的强大资源管理能力。
  • 统一上下文服务。为每个计算任务生成context id,跨用户、系统、计算引擎的关联管理用户和系统资源文件(JAR、ZIP、Properties等),结果集,参数变量,函数等,一处设置,处处自动引用;
  • 统一物料。系统和用户级物料管理,可分享和流转,跨用户、系统共享物料。

支持的引擎类型

引擎 引擎版本 Linkis 0.X 版本要求 Linkis 1.X 版本要求 说明
Flink 1.11.0 >=dev-0.12.0, PR #703 尚未合并 ongoing 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。
Impala >=3.2.0, CDH >=6.3.0" >=dev-0.12.0, PR #703 尚未合并 ongoing Impala EngineConn. 支持Impala SQL 代码.
Presto >= 0.180 >=0.11.0 ongoing Presto EngineConn. 支持Presto SQL 代码.
ElasticSearch >=6.0 >=0.11.0 ongoing ElasticSearch EngineConn. 支持SQL 和DSL 代码.
Shell Bash >=2.0 >=0.9.3 >=1.0.0_rc1 Shell EngineConn. 支持Bash shell 代码.
MLSQL >=1.1.0 >=0.9.1 ongoing MLSQL EngineConn. 支持MLSQL 代码.
JDBC MySQL >=5.0, Hive >=1.2.1 >=0.9.0 >=1.0.0_rc1 JDBC EngineConn. 已支持MySQL 和HiveQL,可快速扩展支持其他有JDBC Driver 包的引擎, 如Oracle.
Spark Apache 2.0.0~2.4.7, CDH >=5.4.0 >=0.5.0 >=1.0.0_rc1 Spark EngineConn. 支持SQL, Scala, Pyspark 和R 代码.
Hive Apache >=1.0.0, CDH >=5.4.0 >=0.5.0 >=1.0.0_rc1 Hive EngineConn. 支持HiveQL 代码.
Hadoop Apache >=2.6.0, CDH >=5.4.0 >=0.5.0 ongoing Hadoop EngineConn. 支持Hadoop MR/YARN application.
Python >=2.6 >=0.5.0 >=1.0.0_rc1 Python EngineConn. 支持python 代码.
TiSpark 1.1 >=0.5.0 ongoing TiSpark EngineConn. 支持用SparkSQL 查询TiDB.

下载

请前往Linkis releases 页面 下载Linkis 的已编译版本或源码包。

编译和安装部署

请参照编译指引 来编译Linkis 源码。
请参考安装部署文档 来部署Linkis。

示例和使用指引

请到 用户手册, 各引擎使用指引API 文档 中,查看如何使用和管理Linkis 的示例和指引。

文档

完整的Linkis 文档参见Linkis-Docwiki.

架构概要

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。

  • 计算治理服务,支持计算任务/请求处理流程的3个主要阶段:提交->准备->执行;
  • 公共增强服务,包括上下文服务、物料管理服务及数据源服务等;
  • 微服务治理服务,包括定制化的Spring Cloud Gateway、Eureka、Open Feign。

下面是Linkis 的架构概要图. 更多详细架构文档请见 Linkis-Doc/Architecture. architecture

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。

wedatasphere_stack_Linkis

更多项目开源准备中,敬请期待。

贡献

我们非常欢迎和期待更多的贡献者参与共建Linkis, 不论是代码、文档,或是其他能够帮助到社区的贡献形式。
代码和文档相关的贡献请参照贡献指引.

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对Linkis 的任何问题和建议,敬请提交issue,以便跟踪处理和经验沉淀共享。
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谁在使用Linkis

我们创建了一个 issue 以便用户反馈和记录谁在使用Linkis.
Linkis 自2019年开源发布以来,累计已有700多家试验企业和1000+沙盒试验用户,涉及金融、电信、制造、互联网等多个行业。