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 Apache Linkis
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Linkis 构建了一层计算中间件，方便上层应用与底层数据引擎之间的连接、治理和编排 


 <a href="https://linkis.apache.org/">https://linkis.apache.org/</a>

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[English](README.md) | [中文](README_CN.md)

# 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 ](https://user-images.githubusercontent.com/7869972/148767370-06025750-090e-4fd6-bd32-aab2fbb01352.png)

![有了 Linkis 之后 ](https://user-images.githubusercontent.com/7869972/148767358-b02ae982-4080-4efa-aa0f-768ca27902b7.png)

## 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、Flink、Python、Pipeline、Sqoop、openLooKeng、Presto、ElasticSearch、JDBC 和 Shell 等  
  - **正在支持中的计算存储引擎** 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

| **引擎名** | **支持底层组件版本 (默认依赖版本)** | **Linkis 版本要求** | **是否默认包含在发布包中** | **说明** |
|:---- |:---- |:---- |:---- |:---- |
|Spark|Apache 2.0.0~2.4.7, CDH >= 5.4.0, （默认 Apache Spark 2.4.3）|\>=1.0.3|是|Spark EngineConn， 支持 SQL, Scala, Pyspark 和 R 代码|
|Hive|Apache >= 1.0.0, CDH >= 5.4.0, （默认 Apache Hive 2.3.3）|\>=1.0.3|是|Hive EngineConn， 支持 HiveQL 代码|
|Python|Python >= 2.6, （默认 Python2*）|\>=1.0.3|是|Python EngineConn， 支持 python 代码|
|Shell|Bash >= 2.0|\>=1.0.3|是|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|否|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|
|Flink |Flink >= 1.12.2, (默认 Apache Flink 1.12.2)|\>=1.0.3|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|
|Pipeline|-|\>=1.0.3|否|Pipeline EngineConn， 支持文件的导入和导出|
|openLooKeng|openLooKeng >= 1.5.0, (默认 openLookEng 1.5.0)|\>=1.1.1|否|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|否|Sqoop EngineConn， 支持 数据迁移工具 Sqoop 引擎|
|Presto|Presto >= 0.180, (默认 Presto 0.234)|\>=1.2.0|否|Presto EngineConn， 支持 Presto SQL 代码|
|ElasticSearch|ElasticSearch >=6.0, ((默认 ElasticSearch 7.6.2)|\>=1.2.0|否|ElasticSearch EngineConn， 支持 SQL 和 DSL 代码|
|Impala|Impala >= 3.2.0, CDH >=6.3.0|ongoing|-|Impala EngineConn，支持 Impala SQL 代码|
|MLSQL| MLSQL >=1.1.0|ongoing|-|MLSQL EngineConn， 支持 MLSQL 代码.|
|Hadoop|Apache >=2.6.0, CDH >=5.4.0|ongoing|-|Hadoop EngineConn， 支持 Hadoop MR/YARN application|
|TiSpark|1.1|ongoing|-|TiSpark EngineConn， 支持用 SparkSQL 查询 TiDB|

# 下载

请前往[Linkis Releases 页面 ](https://linkis.apache.org/download/main) 下载 Linkis 的已编译版本或源码包。

# 编译和安装部署

> 更详细的步骤参见:
>- [后端编译打包 ](https://linkis.apache.org/zh-CN/docs/latest/development/build)
>- [管理台编译 ](https://linkis.apache.org/zh-CN/docs/latest/development/build-console)

```shell script
## 后端编译
注意:如果使用 -Dlinkis.build.web=true 来构建web镜像，需要首先执行 管理台 linkis-web 的编译

### Mac OS/Linux 系统
# 1. 首次编译，请执行如下命令
./mvnw -N install
# 2. 构建 Linkis 部署包
# - 选项 1: 仅构建 Linkis 服务部署包
./mvnw clean install -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true
# - 选项 2: 构建 Linkis 服务部署包和 Docker 镜像
#   - 选项 2.1: 构建的镜像中不包含 mysql jdbc 包
./mvnw clean install -Pdocker -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true
#   - 选项 2.2: 构建的镜像中包含 mysql jdbc 包
./mvnw clean install -Pdocker -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true -Dlinkis.build.with.jdbc=true
# - 选项 3: 构建 Linkis 服务部署包和 Docker 镜像（包括 Web 控制台）
./mvnw clean install -Pdocker -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true -Dlinkis.build.web=true
# - 选项 4: 仅构建 Linkis 服务部署包和 Docker 镜像（包括 Web 控制台和 LDH 镜像，LDH 镜像包换了多个预先配置和部署好的 Hadoop 组件，主要面向测试用途）
./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 系统
mvnw.cmd -N install
mvnw.cmd clean install -Dmaven.javadoc.skip=true -Dmaven.test.skip=true

## 管理台编译
cd linkis/linkis-web
npm install
npm run build
```

### 集成 MySQL JDBC 驱动

由于MySQL的许可协议限制，官方发布的 Linkis 镜像没有集成 MySQL JDBC 驱动。 然而，在现阶段，Linkis 仍然依赖这个库才能正常运行。 为了解决这个问题，
我们提供了一个脚本，它可以帮助你快速的基于官方的 Linkis 镜像创建一个集成了MySQL JDBC 的自定义镜像。 这个工具创建的镜像默认的名称是 `linkis:with-jdbc`。

```shell
$> LINKIS_IMAGE=linkis:1.3.1 
$> ./linkis-dist/docker/scripts/make-linikis-image-with-mysql-jdbc.sh
```

请参考[快速安装部署 ](https://linkis.apache.org/zh-CN/docs/latest/deployment/deploy-quick/) 来部署 Linkis

# 示例和使用指引

- [用户手册 ](https://linkis.apache.org/zh-CN/docs/latest/user-guide/how-to-use),
- [各引擎使用指引 ](https://linkis.apache.org/zh-CN/docs/latest/engine-usage/overview) 
- [API 文档 ](https://linkis.apache.org/zh-CN/docs/latest/api/overview)

# 文档&视频

- 完整的 Linkis 文档代码存放在[linkis-website 仓库中 ](https://github.com/apache/linkis-website)

- Meetup 视频 [Bilibili](https://space.bilibili.com/598542776?from=search&seid=14344213924133040656)

# 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](https://linkis.apache.org/zh-CN/docs/latest/architecture/overview).
![architecture](https://user-images.githubusercontent.com/7869972/148767383-f87e84ba-5baa-4125-8b6e-d0aa4f7d3a66.png)

# 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](https://linkis.apache.org/zh-CN/community/how-to-contribute).

# 联系我们

- 对 Linkis 的任何问题和建议，可以提交 issue，以便跟踪处理和经验沉淀共享
- 通过邮件方式 [dev@linkis.apache.org](mailto:dev@linkis.apache.org)
- 可以扫描下面的二维码，加入我们的微信群，以获得更快速的响应

![wechatgroup](https://linkis.apache.org/Images/wedatasphere_contact_01.png)

# 谁在使用 Linkis

我们创建了一个 issue [[Who is Using Linkis]](https://github.com/apache/linkis/issues/23) 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。

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