Linkis：多引擎计算存储的统一中间件解决方案

1. 标题知识点解析： 标题中提到的"Linkis-master.zip"是一个压缩包文件，它包含了Linkis项目的核心代码库。Linkis是一个企业级的计算中间件系统，它提供了一个统一的计算服务抽象层，允许用户通过标准化的接口与不同的计算存储引擎进行交互。 2. 描述知识点解析： 描述中提到了Linkis能打通多个计算存储引擎，其中包括Spark、TiSpark、Hive、Python和HBase等。这些计算存储引擎通常用于处理大量数据的存储、查询和分析。Linkis对外提供了统一的REST/WebSocket/JDBC接口，允许用户提交执行SQL、Pyspark、HiveQL、Scala等脚本。这样的设计可以显著降低用户在使用不同计算引擎时的学习成本和开发难度，提升工作效率。 - Spark：是一种开源的分布式计算系统，提供高速大规模数据处理、分析功能。 - TiSpark：是专为TiDB打造的Spark SQL引擎，可以进行在线事务处理(OLTP)和在线分析处理(OLAP)。 - Hive：是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构，提供数据摘要、查询和分析。 - Python：虽然是一种编程语言，但其在数据分析、机器学习等领域有广泛应用，常用于编写与计算引擎交互的脚本。 - HBase：是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），适用于列存储模式。 REST（Representational State Transfer）是一种网络服务的软件架构风格和设计模式，用于Web服务的设计，便于系统集成。 WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。 JDBC（Java Database Connectivity）是一种Java API，可以连接和执行查询语句到各种数据库。 3. 标签知识点解析： - 服务器应用：指Linkis作为一个中间件运行在服务器端，为客户端提供服务。 - 分布式服务/框架：意味着Linkis设计采用了分布式架构，可以跨多台机器进行计算任务的分发和处理，提高计算效率。 4. 压缩包子文件的文件名称列表知识点解析： - Linkis-master：这表明压缩包内是Linkis项目的主干代码，是项目的核心，其他分支版本代码可能会基于此进行开发和迭代。 在了解了以上内容后，我们可以看出Linkis作为一个中间件，在数据处理和计算方面起到了重要的桥梁作用。它允许用户通过一套简单的接口，来访问和利用各种强大的数据处理引擎。这对于需要处理复杂数据任务的企业来说，无疑提供了一个高效、易用的解决方案。此外，Linkis的架构设计遵循了微服务的思路，便于后续的扩展和维护。通过Linkis，企业可以更好地管理和利用计算资源，提升数据处理和分析的能力。