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Apache Kyuubi概述

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一、Apache Kyuubi 历史

Kyuubi是网易数帆（网易杭州研究院）旗下易数大数据团队开源的一个企业级数据湖探索平台，建立在Apache Spark之上。（Kyuubi依赖Apache Spark提供高性能的数据查询能力，扩展了Spark Thrift Server在企业应用中的场景，其中最重要的是多租户支持）

网易对于Kyuubi 的研发始于高度封装大数据算力的朴素想法，通过提供企业级数据湖探索提供标准化的接口，使得用户能够像处理普通数据一样处理大数据，推动大数据平民化。（例如.通过SQL进行数据湖数据探索。）

Kyuubi提供一个高性能的通用JDBC和SQL执行引擎，通过它，用户能够像处理普通数据一样处理大数据。
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2021年网易数帆（网易杭州研究院）先后推出四个自主开源项目，也将 Kyuubi 项目送入 Apache 基金会孵化。

它的设计动机是让 Spark 能够开箱即用，用户可以像使用一个 OpenAPI 一样直接调用 Spark 能力，而不需要像使用 SDK 一样将 Spark 嵌入自己的业务逻辑，这样一方面可以降低用户使用 Spark 的门槛，另一方面也使得业务代码与 Spark 数据访问层解耦，简化业务代码逻辑。
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Kyuubi 支持多种数据源和计算引擎，特别是 Apache Spark，使用户能够通过标准 SQL 查询语言进行大规模数据分析。

二、Apache Kyuubi 概念

Apache Kyuubi 是一个开源的分布式（distributed）多租户（multi-tenant） SQL 网关（gateway），专为数据仓库和湖仓环境设计。

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网易数帆（网易杭州研究院）在企业级数据处理探索过程中总结到：

开源大数据项目的繁荣带来了强大的大数据平台，而对于负责数据价值挖掘的终端用户而言，平台的技术门槛是另一种挑战。

如果能将平台的能力统合，并不断地优化和迭代，让用户能够通过JDBC和SQL这种最普遍最通用的技术来使用，数据生产力将可以得到进一步的提升。

Kyuubi提供了一种无服务器(serverless)的方式，让用户能够方便地执行 SQL 查询，并支持多种后端计算引擎（如 Apache Spark、Apache Flink 和 Trino）。

终端用户可以专注于开发自己的业务系统和挖掘数据价值，而无需了解底层的大数据平台（计算引擎、存储服务、元数据管理等）。
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简单讲，Kyuubi 就是基于 Apache Spark 实现的一个 Thrift JDBC/ODBC 服务，支持多租户和分布式的特性，可以满足企业内诸如 ETL、BI 报表等多种的大数据场景的应用。

Tips:文中提到的gateway网关（可以理解为翻译器——连接不同的网络、系统或应用程序，让它们能够相互沟通和交换信息。）
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三、Apache Kyuubi 架构

Kyuubi的架构主要分为客户端(下图左)、Kyuubi服务端（下图中）和Spark集群（下图右）。
客户端通过Kyuubi Session连接到服务端，服务端负责管理会话和执行请求。在Kyuubi中，这些连接请求被维护为Kyuubi Session，执行请求被维护为Kyuubi Operation，并与相应的session进行绑定。
Kyuubi维护与多个SparkContext的连接，支持轻量级和重量级的Session创建。
这些SparkConext实例本质上是由Kyuubi服务托管的远程查询执行引擎程序。这些程序在Spark SQL上实现，并对SQL语句进行端到端编译、优化和执行，以及与元数据（如Hive Metastore）和存储（如HDFS）服务进行必要的交互，最大限度地发挥Spark SQL的威力。它们可以自行管理自己的生命周期，自行缓存和回收，并且不受Kyuubi服务器上故障转移的影响。
轻量级Session无感知地快速响应，而重量级Session则在首次连接时创建SparkContext。
Kyuubi以松耦合方式与Spark集群交互，执行SQL查询并优化执行流程，同时管理元数据和存储服务，确保高效的查询性能。这个设计使得Kyuubi在处理复杂查询时具备高可用性和灵活性。
- “松耦合”指的是Kyuubi与Spark集群之间的关系比较独立，意味着Kyuubi可以与多个SparkContext进行交互，而不必依赖特定的实现。这种设计带来的好处包括：
  - 1. 灵活性：Kyuubi可以支持不同的Spark集群配置，比如本地模式、Yarn或Kubernetes集群，用户不需要关心具体的部署方式。
  - 1. 高可用性：如果某个SparkContext出现故障，Kyuubi可以继续使用其他可用的SparkContext来处理请求，不会影响整体服务。

三、Apache Kyuubi 特性

1. 多租户支持

Kyuubi扩展了Spark Thrift Server（基于 Apache Spark 的服务，提供 JDBC 和 ODBC 接口，使得用户能够通过标准的 SQL 查询语言与 Spark 集群进行交互）在企业应用中的场景，其中最重要的是多租户支持。
Spark Thrift Server 本身对多租户的支持有限，主要是因为它缺乏细粒度的权限控制和资源隔离。因此，在多用户环境中，可能会出现资源争用和安全隐患。
Kyuubi 则在此基础上增强了多租户支持，通过提供更好的资源管理和安全性，允许多个用户在同一集群中独立运行查询，从而提高了在企业应用中的可用性。
Kyuubi 允许多个用户和团队在同一环境中独立工作，通过会话管理确保资源的隔离和安全性。企业可以在共享资源的同时，保持数据的隐私和安全。

Tips：Spark Thrift Server 本身并不提供完整的多租户支持，主要因为它的会话管理和资源隔离能力有限。
虽然多个用户可以同时连接并执行查询，但缺乏对不同用户之间资源使用的严格管理和隔离。在高并发场景下，可能会出现资源争用的问题。Kyuubi 通过增强的多租户特性，改善了这一点，提供了更好的资源隔离和管理，适合企业级应用需求。

2. 高可用与负载均衡

高可用性和负载均衡在企业服务中至关重要，尤其是在需要满足严格服务水平协议（SLA）的情况下。
Kyuubi 的设计通过集成 ZooKeeper，提供了一种有效的解决方案，以应对这些挑战。

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客户端层：
- 客户端通过服务发现层中的命名空间，找到多个注册的 Kyuubi 实例。这一层确保了高可用性，因为多个实例可以处理并发请求。
负载均衡：
- 客户端选择一个 Kyuubi 实例进行连接，这些实例可以根据当前负载进行智能调度，避免单个实例的过载。
引擎实例选择：
- 一旦客户端连接到某个 Kyuubi 实例，该实例会在服务发现层的 eng-namespace 中选择一个可用的引擎实例（Engine Instance, e.i.）。如果没有可用实例，它会创建一个新的实例。
连接复用：
- 对于同一用户的后续请求，系统会优先使用相同的 Kyuubi 实例和引擎实例，优化资源使用和响应时间。
用户隔离：
- 对于来自不同用户的请求，系统会重复执行选择过程。引擎实例的命名空间基于用户隔离，确保不同用户之间不会互相干扰，增强了安全性和资源管理的灵活性。

Tips：

Kyuubi 和 Spark Thrift Server (STS) 的主要区别在于资源管理。
STS 只能作为一个单一的 Spark 应用，不能灵活调整资源，且安全性较低，因为所有用户共享同一用户权限。
而 Kyuubi 则根据每个客户端的连接请求动态创建多个 Spark 应用，这些应用可以使用不同的资源队列，并且能在不活动时释放资源。此外，Kyuubi 支持 Spark 的动态资源分配，可以根据工作负载自动调整资源使用，提高效率。这种设计使得 Kyuubi 在资源利用率和安全性上更具优势。

3. 统一接口

Kyuubi 实现了 Hive Service RPC 模块，提供与 HiveServer2 和 Spark Thrift Server 相似的数据访问方式，用户可以方便地访问和操作数据。

简单的数据访问：通过 Hive JDBC 模块，可以轻松构建业务报表、BI 应用程序和 ETL 工作流，而无需复杂的编程。
熟悉的工具：只需了解结构化查询语言（SQL）和 Java 数据库连接（JDBC），即可处理大量数据。非专业开发者也能参与数据分析和处理。
标准化接口：JDBC 提供了一种标准的 API，开发者能够用纯 Java 编写数据库应用，更方便地集成各种工具和数据库。
广泛的工具支持：市场上有许多免费的和商业的 JDBC 工具，支持用户进行数据访问和操作，提高了开发效率。

4.认证与授权

Kyuubi 的认证和授权过程确保只有经过验证的用户才能访问服务。
系统验证客户端的身份，只有验证成功后，才能建立安全的连接。经过认证的用户可以创建引擎实例，并在此基础上应用相应的数据库访问权限。
此外，Kyuubi 还集成了 Submarine: Spark Security 插件，提供基于 SQL 标准的细粒度授权，以便更精确地管理用户对数据库对象的访问权限。进一步确保系统的安全性和灵活性。

5. 无服务器serverless

Kyuubi 提供了一种简便的方式，让用户可以无服务器地探索和分析数据。

用户可以通过 JDBC + SQL 或 REST + 代码与系统互动，而无需掌握复杂的技术细节。
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大部分与部署和性能优化相关的工作都由 Kyuubi 的专业团队在服务器端处理。

基本数据发现：用户可以快速探索数据湖中的各种格式（如 Parquet、CSV、JSON 和文本），无论是在云存储还是本地 HDFS 集群中。
湖仓构建和分析：用户可以轻松地构建支持 ACID 特性的表存储层，使用 Hudi、Iceberg、Delta Lake 或 Paimon 等技术。
逻辑数据仓库：在不同的数据源上提供关系型抽象，无需进行 ETL（提取、转换、加载）工作，让用户更方便地访问和连接数据。

参考链接：
https://kyuubi.apache.org/

https://kyuubi.readthedocs.io/en/master/index.html#

https://sf.163.com/

Apache Kyuubi(Incubating)：网易对Serverless Spark的探索与实践

Kyuubi: 网易数帆开源的企业级数据湖探索平台（架构篇）