Linkis 简述
简述
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,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。
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(>=1.0.2版本已支持)、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。
- 统一数据源管理。提供了hive、es、mysql、kafka类型数据源的增删查改、版本控制、连接测试等功能。
- 数据源对应的元数据查询。提供了hive、es、mysql、kafka元数据的数据库、表、分区查询。
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 | 1.12.2 | >=dev-0.12.0, PR #703 尚未合并 | >=1.0.2 | 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 和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文档代码存放在linkis-website仓库中
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/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。
更多项目开源准备中,敬请期待。
贡献
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谁在使用Linkis
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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。