内容简介:MLSQL 由三部分构成:一个MLSQL Engine启动后就是一个MLSQL实例,通常我们需要启动多个MLSQL实例,做Load Balance 或者为不同业务线准备。 MLSQL Cluster 则提供了对多MLSQL实例的管理,通过类似K8s标签功能,MLSQL可以根据标签将请求发送到不同MLSQL实例上,并且提供了多种负载均衡策略,同时具备弹性调整某个负载均衡集群的MLSQL实例数。但是,MLSQL一直缺乏一个控制台,MLSQL实例带有一个非常简单的页面,类似下面的图:
前言
MLSQL 由三部分构成:
- MLSQL Engine.
- MLSQL Cluster
- MLSQL 控制台(就是我们今天要介绍的)
一个MLSQL Engine启动后就是一个MLSQL实例,通常我们需要启动多个MLSQL实例,做Load Balance 或者为不同业务线准备。 MLSQL Cluster 则提供了对多MLSQL实例的管理,通过类似K8s标签功能,MLSQL可以根据标签将请求发送到不同MLSQL实例上,并且提供了多种负载均衡策略,同时具备弹性调整某个负载均衡集群的MLSQL实例数。
但是,MLSQL一直缺乏一个控制台,MLSQL实例带有一个非常简单的页面,类似下面的图:
image.png
但是可以做的工作太少了。现在,一个具备基本功能的控制台已经开发完毕。
使用说明
MLSQL控制台由 ReactJS + ServiceFramework 开发。
控制台界面如下:
image.png
主要有几个区组成:
- 项目脚本管理区
- 脚本编辑区
- 信息反馈区
- 结果展示区
控制台里的项目脚本管理区根目录统一,第二层级必须是项目,之后内部可以创建目录或者脚本。脚本之间可以通过include互相引用使用。
创建demo示例:
- 启动后,你需要注册一个账号
- 登录之后,进入上图的界面
- 创建目录bigbox
- 创建 工具 包 functions
- 创建f.mlsql脚本:
/* MLSQL脚本完成UDF注册示例 */ -- 填写script脚本 set plusFun=''' def plusFun(a:Double,b:Double)={ a + b } '''; --加载脚本 load script.`plusFun` as scriptTable; --注册为UDF函数 名称为plusFun register ScalaScriptUDF.`scriptTable` as plusFun options and methodName="plusFun" ;
- 接着在bigbox下创建main.mlsql
include bigbox.`functions.f`; set data=''' {"a":1} {"a":1} {"a":1} {"a":1} '''; load jsonStr.`data` as dataTable; -- 使用plusFun select plusFun(1,1) as res from dataTable as output;
记得保存哦。然后点击运行即可。
项目部署
目前是预览版,没有提供 docker 版本给大家用。大家可以自己源码编译下。
按如下方式部署:
- 克隆项目:
git clone https://github.com/allwefantasy/mlsql-api-console .
把项目里的conf/application.yml 拷贝出来,假设我们放在 /tmp/里。
- 创建数据库
找到图中的的db.sql文件:
image.png
导入进去就好。
修改/tmp/application.yml文件里的数据库连接相关。
- 打包项目
mvn package -Pshade
- 启动
java -cp target/mlsql-api-console-1.0-SNAPSHOT.jar tech.mlsql.MLSQLConsole \ -mlsql_cluster_url http://127.0.0.1:9003 \ -my_url http://127.0.0.1:9002 \ -config /tmp/application.yml
其中,-mlsql_cluster 为 MLSQL 实例/或者MLSQL Cluster 地址。 my_url该应用自己的地址,方便回调。
- 访问如下地址
http://127.0.0.1:9002
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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