Apache Linkis 中间件架构及快速安装过程
发布时间：2023-02-20 11:06:29 所属栏目：Apache 来源：互联网
导读：1、Apache Linkis 介绍 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
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1、Apache Linkis 介绍 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。 2.1 计算中间件概念 没有Linkis之前 上层应用以紧耦合方式直连底层引擎，使得数据平台变成复杂的网状结构 通过计算中间件将应用层和引擎层解耦，以标准化可复用方式简化复杂的网状调用关系，降低数据平台复杂度 2.2 整体架构 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/WebSocket/JDBC 等标准接口，上层应用可以方便地连接访问Spark, Presto, Flink 等底层引擎。 2.3 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。 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. 2、Apache Linkis 快速部署 2.1 注意事项 因为mysql-connector-java驱动是GPL2.0协议，不满足Apache开源协议关于license的政策，因此从1.0.3版本开始，提供的Apache版本官方部署包，默认是没有mysql-connector-java-x.x.x.jar的依赖包，安装部署时需要添加依赖到对应的lib包中。 Linkis1.0.3 默认已适配的引擎列表如下： 引擎类型 适配情况 官方安装包是否包含 Python 1.0已适配 包含 Shell 1.0已适配 包含 Hive 1.0已适配 包含 Spark 1.0已适配 包含 2.2 确定环境 2.2.1 依赖 引擎类型 依赖环境 特殊说明 Python Python环境 日志和结果集如果配置hdfs://则依赖HDFS环境 JDBC 可以无依赖 日志和结果集路径如果配置hdfs://则依赖HDFS环境 Shell 可以无依赖 日志和结果集路径如果配置hdfs://则依赖HDFS环境 Hive 依赖Hadoop和Hive环境 Spark 依赖Hadoop/Hive/Spark 要求：安装Linkis需要至少3G内存。 vim ${LINKIS_HOME}/deploy-config/linkis-env.sh # java application default jvm memory. export SERVER_HEAP_SIZE="128M" 2.2.2 环境变量 #JDK export JAVA_HOME=/nemo/jdk1.8.0_141 ##如果不使用Hive、Spark等引擎且不依赖Hadoop，则不需要修改以下环境变量 #HADOOP export HADOOP_HOME=/appcom/Install/hadoop export HADOOP_CONF_DIR=/appcom/config/hadoop-config #Hive export HIVE_HOME=/appcom/Install/hive export HIVE_CONF_DIR=/appcom/config/hive-config #Spark export SPARK_HOME=/appcom/Install/spark export SPARK_CONF_DIR=/appcom/config/spark-config/ export PYSPARK_ALLOW_INSECURE_GATEWAY=1 # Pyspark必须加的参数 示例： 2.3 安装包下载 https://linkis.apache.org/zh-CN/download/main 2.4 不依赖HDFS的基础配置修改 #SSH_PORT=22 #指定SSH端口，如果单机版本安装可以不配置 deployUser=hadoop #指定部署用户 LINKIS_INSTALL_HOME=/appcom/Install/Linkis # 指定安装目录 WORKSPACE_USER_ROOT_PATH=file:///tmp/hadoop # 指定用户根目录，一般用于存储用户的脚本文件和日志文件等，是用户的工作空间。 RESULT_SET_ROOT_PATH=file:///tmp/linkis # 结果集文件路径，用于存储Job的结果集文件 ENGINECONN_ROOT_PATH=/appcom/tmp #存放ECP的安装路径，需要部署用户有写权限的本地目录 ENTRANCE_CONFIG_LOG_PATH=file:///tmp/linkis/ #ENTRANCE的日志路径 ## LDAP配置，默认Linkis只支持部署用户登录，如果需要支持多用户登录可以使用LDAP，需要配置以下参数： #LDAP_URL=ldap://localhost:1389/ #LDAP_BASEDN=dc=webank,dc=com 2.5 修改数据库配置 （编辑：甘南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
