Apache Kyuubi 1.7.3-rc0 Documentation

**《Apache Kyuubi 1.7.3-rc0 Documentation》总结** Apache Kyuubi 1.7.3-rc0 是一个基于 Apache Spark 的统一多租户 JDBC 接口，专为大规模数据处理和分析设计。其核心目标是通过 JDBC 接口无缝连接业务开发与大数据分析，使两者协同工作，避免强耦合带来的操作和优化难题。以下是文档的核心内容和关键信息总结： ### 1. **核心功能与架构** - **Kyuubi**：作为一个统一的 JDBC 接口，支持多租户模式，适用于分布式数据仓库和数据湖，隐藏了复杂的技术细节，使用户能够专注于业务。 - **JDBC 支持**：通过 JDBC 驱动，无缝迁移 Hive 慢查询至 Spark SQL，提升性能。 - **Servers 和 Engines**：Kyuubi 服务器负责接收客户端请求，分配资源，并管理会话。引擎（如 Spark、Flink、Doris 等）执行具体的 SQL 查询。 - **多租户和高可用性**：支持多租户环境，提供高可用性和负载均衡，确保系统稳定运行。 ### 2. **数据湖与湖仓（DataLake & Lakehouse）** - **支持的技术**：集成 Apache Iceberg、Delta Lake 和 Apache Hudi，提供对结构化和半结构化数据的高效管理和查询。 ### 3. **监控与日志** - **监控系统**：通过 Log4j2 记录服务器、引擎和操作日志，帮助用户追踪和优化 SQL 工作负载。 - **日志配置**：支持自定义日志路径和格式，便于排查问题和管理系统运行状态。 ### 4. **版本发布流程** - **发布流程**：包括版本决策、准备、分支切割、构建候选版本、投票、问题修复、最终发布和推广等步骤，确保版本质量符合社区标准。 - **发布管理者**：由社区投票选出，负责整个发布流程，确保符合 Apache 基金会的发布政策。 ### 5. **优化与扩展** - **AQE 优化**：通过自适应查询执行（Adaptive Query Execution, AQE）框架优化查询性能，支持合并小文件、倾斜关联优化和分阶段配置隔离等。 - **SQL 扩展**：支持额外的优化规则，如分区插入优化和多阶段关联优化，提升查询效率。 ### 6. **使用场景** - **用户层面**：适用于数据分析师、开发者和管理员，支持分布式 SQL 查询，提供统一接口，便于操作和管理。 - **管理员模式**：允许管理员优化工作负载、进行安全控制（认证、授权、审计），并无停机升级组件。 ### 7. **生态与集成** - **支持的框架**：与 Spark、Flink、Doris、Hive、Trino 等计算引擎集成，支持多样化的数据源和存储系统。 **总结**： Apache Kyuubi 1.7.3-rc0 是一个高效、灵活的数据处理和分析工具，通过统一的 JDBC 接口简化了复杂的数据处理流程，完美结合了业务开发与大数据分析。其强大的优化功能、多租户支持和高可用性设计，使其成为企业级数据仓库和数据湖的理想选择。同时，通过支持多种计算引擎和存储技术，如 Iceberg、Delta Lake 和 Hudi，Kyuubi 为用户提供了广泛的生态系统集成，确保其在分布式数据处理领域的强大地位。