1.第一次体验Apache Kyuubi
2.Apache Hudi X Apache Kyuubi，源码中国移动云湖仓一体的安装探索与实践
第一次体验Apache Kyuubi
Kyuubi是一个分布式多租户Thrift JDBC/ODBC服务器，它构建在Apache Spark之上，源码专为大规模数据管理和分析而设计。安装此服务支持丰富的源码存储和客户端工具，尤其在数据湖组件方面表现优异，安装源码输出音量小受到高度评价。源码
相较于Spark Thrift Server，安装Kyuubi提供了更为稳定、源码可靠的安装运行环境，能有效解决并发负载下的源码卡死、泄漏问题，安装支付系统源码开发流程并实现用户资源隔离。源码同时，安装Kyuubi支持广泛的源码数据源，比Spark Thrift Server更为灵活。此外，Kyuubi还通过HTTP REST方式提供服务，实现用户之间的资源隔离，改善了用户体验。
基于Livy进行即席查询的局限性在于其依赖HTTP REST接口，无法提供Thrift或JDBC服务，并且无法实现同一用户下的监控主机源码怎么查看资源共用。这些限制促使了Kyuubi的引入，作为更佳的解决方案。
为使用Kyuubi，首先需要下载源码包并安装Scala编译环境。在编译过程中，Maven会下载依赖包，成功后会生成一个tgz包。接下来，在YARN环境中部署Kyuubi引擎，确保Spark已经整合了Hive和Hudi。配置Kyuubi环境包括设置JVM参数、发财底指标公式源码配置Spark参数等步骤，以确保资源高效使用和避免资源占用问题。
启动Kyuubi之前，需解决端口冲突问题。配置Kyuubi HA（高可用）模式可提高服务可靠性。启动Kyuubi后，可以使用Hive的beeline进行连接测试。在测试过程中，可能遇到Spark用户不允许扮演Hive用户的问题，需要配置Spark用户代理权限以解决。
成功配置后，ut hash c语言源码Kyuubi能够实现高效的多用户查询和资源隔离，为数据管理和分析提供强大支持。用户可以利用其丰富的功能和优化的性能，高效地处理大规模数据集。
Apache Hudi X Apache Kyuubi，中国移动云湖仓一体的探索与实践
湖仓一体概述
“湖仓一体”是一个结合了数据湖的灵活性与生态丰富性及数据仓库的成长性概念，这一架构通过计算和存储分离，为数据管理提供了开放的技术架构范例。随着业务数据量的爆炸式增长和对高时效性的需求，湖仓一体架构在数据湖与数据仓库之间实现了动态转换，以满足不同业务场景的需求。
移动云 LakeHouse 实践
移动云采用云原生大数据分析 LakeHouse 架构，它基于移动云对象存储 EOS 和内置 HDFS，提供支持 Hudi 存储机制的湖仓一体方案。内置 Spark 引擎支持交互式查询，快速洞察业务数据变化。
核心功能包括存储和计算分离、一键入湖、智能元数据发现和按量计算等。在基于 RBF 的逻辑视图中，移动云借鉴 RBF 的统一视图隔离能力，实现存储资源的多租户隔离，通过 Zookeeper 和 RBF 服务容器化部署，用户可以快速创建、扩展和回收资源。
公有云场景下，移动云通过修改 Hive 源码在表属性中添加 s3 认证参数，实现多租户效果，无需重启 Hive 服务。在大数据生态中，多种计算引擎通过 Metastore 服务访问 Hive 数据，移动云基于 Hive 表属性实现获取对象存储认证参数插件，简化业务开发流程。
Serverless 实现中，移动云通过 RBF 的多租户实现，将 Spark 进程运行在安全隔离的 K8S Namespace 中，根据资源规格对应不同的计算单元，实现微批和即席 ad-hoc 场景的高效计算资源管理。
元数据管理与发现模块通过智能识别结构化、半结构化文件的元数据构建数据目录，并提供类 Hive Metastore 的 API 供计算引擎直接访问。
移动云引入 FlinkX 实现高效数据迁移，支持多种异构数据源之间的数据同步。Kyuubi 支持多租户、多种计算引擎的 JDBC 连接服务，提供高可用性和负载均衡，同时优化和改造了相应的模块以适应移动云的账号体系及 LakeHouse 架构。
在构建云原生大数据分析平台时，LakeHouse 支持多样化数据来源，并提供离线批处理、实时计算、交互式查询能力，节省了传统大数据平台所需的软硬件资源、研发成本和运维成本。
在私有云场景下，引入 Lakehouse 能力，统一数据存储和管理，形成湖仓一体的元数据视图，适应多种数据统一存储和管理的需求。
