Linkis 1. Linkis管理台2. 支持标签功能3. AppGovernance应用治理实现4. 支持Flink和Spark Structured Streaming 介绍
Linkis是一个打通了多个计算存储引擎如：Spark、TiSpark、Hive、Python和HBase等，对外提供统一REST/WebSocket/JDBC接口，提交执行SQL、Pyspark、HiveQL、Scala等脚本的计算中间件。
Linkis基于微服务架构，提供了金融级多租户隔离、资源管控、权限隔离等企业级特性，支持统一变量、UDF、函数、用户资源文件管理，具备高并发、高性能、高可用的大数据作业/请求全生命周期管理能力。
基于Linkis计算中间件的架构设计理念，在上层构建了很多的应用系统。
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目前已开源的有： 数据研发IDE工具Scriptis。
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即将开源的有： 数据可视化展示工具 、 图形化工作流工具 和 数据质量工具 。
核心特点：
- 统一作业执行服务 ：一个分布式的REST/WebSocket服务，用于接收用户提交的各种脚本请求。
目前支持的计算引擎有 ：Spark、Python、TiSpark、Hive和Shell等。
支持的脚本语言有 ：SparkSQL、Spark Scala、Pyspark、R、Python、HQL和Shell等；
- 资源管理服务 ： 支持实时管控每个系统和用户的资源使用情况，限制系统和用户的资源使用量和并发数，并提供实时的资源动态图表，方便查看和管理系统和用户的资源；
目前已支持的资源类型 ：Yarn队列资源、服务器（CPU和内存）、用户并发个数等。
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应用管理服务 ：管理所有系统的所有用户应用，包括离线批量应用、交互式查询应用和实时流式应用，为离线和交互式应用提供强大的复用能力，并提供应用全生命周期管理，自动释放用户多余的空闲应用；
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统一存储服务 ：通用的IO架构，能快速对接各种存储系统，提供统一调用入口，支持所有常用格式数据，集成度高，简单易用；
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统一上下文服务 ：统一用户和系统资源文件（JAR、ZIP、Properties等），用户、系统、计算引擎的参数和变量统一管理，一处设置，处处自动引用；
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物料库 ：系统和用户级物料管理，可分享和流转，支持全生命周期自动管理；
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元数据服务 ：实时的库表结构和分区情况展示。
与类似系统的对比：
Linkis跟Apache Livy和Apache Zeppelin
Interpreter的定位不一样，但是由于开源社区目前尚没有同类竞品，所以这里做一个简单对比供大家参考。
文档列表
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Architecture：
RoadMap
1. Linkis管理台
- 用户可以查看和管理自己的Job
- 用户可以查看和管理自己的引擎
- 用户可以查看Yarn的资源使用情况和用户资源使用排名
- 用户可以配置引擎的启动参数
- 用户可以设置变量
2. 支持标签功能
- 支持给EngineManager打标签
- 启动引擎时，支持为引擎打标签
- 支持通过标签访问目标引擎
3. AppGovernance应用治理实现
- 系统级、用户级应用全生命周期管理，包括离线批量、交互式查询和实时流式应用
- 为离线和交互式应用提供复用能力和智能切换能力
- 智能限流、应用智能保护
4. 支持Flink和Spark Structured Streaming
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