Apache Linkis 使用教程

2024-09-02 10:21:16作者：柏廷章Berta

linkis

Apache Linkis是一个开源的分布式计算框架，用于连接各种计算引擎。适合需要处理大量数据的开发者。特点包括支持多种计算引擎、易于扩展和易于使用。

项目介绍

Apache Linkis 构建了一个计算中间件层，用于促进上层应用与底层数据引擎之间的连接治理和编排。通过使用 Linkis 提供的标准接口（如 REST/WS/JDBC），上层应用可以轻松访问底层引擎（如 MySQL/Spark/Hive/Presto/Flink 等），并实现用户资源的互通，如统一变量、脚本、UDF、函数和资源文件等。作为一个计算中间件，Linkis 提供了强大的连接性、复用性、编排、扩展和治理能力。通过解耦应用层和引擎层，简化了复杂的网络调用关系，从而降低了整体复杂性，节省了开发和维护成本。

项目快速启动

环境准备

JDK 1.8 或更高版本
Maven 3.3 或更高版本
Docker（可选，用于容器化部署）

快速部署

克隆项目

git clone https://github.com/apache/linkis.git
cd linkis

构建项目
```
mvn clean install -DskipTests
```

启动 Linkis

cd linkis-dist/target/linkis-x.x.x-dist
./bin/start-all.sh

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何通过 Linkis 提交一个 Spark 任务：

import org.apache.linkis.httpclient.dws.authentication.StaticAuthenticationStrategy;
import org.apache.linkis.httpclient.dws.config.DWSClientConfig;
import org.apache.linkis.httpclient.dws.config.DWSClientConfigBuilder;
import org.apache.linkis.httpclient.dws.exception.DWSClientException;
import org.apache.linkis.httpclient.dws.request.JobSubmitAction;
import org.apache.linkis.httpclient.dws.response.JobExecuteResult;
import org.apache.linkis.httpclient.dws.response.JobInfoResult;
import org.apache.linkis.httpclient.dws.response.JobProgressResult;

public class LinkisExample {
    public static void main(String[] args) {
        DWSClientConfig clientConfig = ((DWSClientConfigBuilder) (new DWSClientConfigBuilder())
            .addUJESServerUrl("http://localhost:8088"))
            .connectionTimeout(30000)
            .discoveryEnabled(false)
            .discoveryFrequency(1, TimeUnit.MINUTES)
            .loadbalancerEnabled(true)
            .maxConnectionSize(5)
            .retryEnabled(false)
            .readTimeout(30000)
            .setAuthenticationStrategy(new StaticAuthenticationStrategy())
            .setDWSVersion("v1")
            .build();

        JobSubmitAction jobSubmitAction = JobSubmitAction.builder()
            .addExecuteCode("show tables")
            .setEngineType(JobSubmitAction.EngineType$.MODULE$.SPARK())
            .setUser("hadoop")
            .build();

        JobExecuteResult jobExecuteResult = new LinkisClient().submit(jobSubmitAction);
        System.out.println("Job ID: " + jobExecuteResult.taskID());
    }
}

应用案例和最佳实践

案例一：数据分析平台

某公司使用 Linkis 构建了一个数据分析平台，通过 Linkis 连接多个数据引擎（如 Spark、Hive 和 Presto），实现了数据的统一管理和分析。用户可以通过 Linkis 提供的 Web 界面提交 SQL 查询，Linkis 自动选择最合适的引擎执行查询，大大提高了数据分析的效率和灵活性。