Apache Linkis 中间件架构及快速安装步骤

1、Apache Linkis 介绍

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,同时实现跨引擎上下文共享、统一的计算任务和引擎治理与编排能力。

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

有Linkis之后

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。
• 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。

2.4 支持的引擎类型

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：

2.2 确定环境

2.2.1 依赖

要求：安装Linkis需要至少3G内存。

默认每个微服务JVM堆内存为512M，可以通过修改??SERVER_HEAP_SIZE??来统一调整每个微服务的堆内存，如果您的服务器资源较少，我们建议修改该参数为128M。如下：

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

官网示例：

#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

vi deploy-config/linkis-env.sh

#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

vi deploy-config/db.sh

2.6 安装

执行安装脚本：??sh bin/install.sh??

install.sh脚本会询问您是否需要初始化数据库并导入元数据。

因为担心用户重复执行install.sh脚本，把数据库中的用户数据清空，所以在install.sh执行时，会询问用户是否需要初始化数据库并导入元数据。

2.7 检查是否安装成功

2.8 快速启动Linkis

启动服务

sh sbin/linkis-start-all.sh

查看是否启动成功

可以在Eureka界面查看服务启动成功情况，查看方法：

使用???http://${EUREKA_INSTALL_IP}:${EUREKA_PORT}???, 在浏览器中打开，查看服务是否注册成功。

如果您没有在config.sh指定EUREKA_INSTALL_IP和EUREKA_INSTALL_IP，则HTTP地址为：http://127.0.0.1:20303

默认会启动8个Linkis微服务，其中图下linkis-cg-engineconn服务为运行任务才会启动

2.9 问题集

1、telnet

<-----start to check used cmd---->
check command fail
 need 'telnet' (your linux command not found)
Failed to  + check env

解决：sudo yum -y install telnet

2、connection exception

mkdir: Call From hadoop01/192.168.88.111 to hadoop01:9820 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
Failed to  + create hdfs:///tmp/linkis directory

解决：启动HDFS