臣本布衣，躬耕于南阳，苟全性命于乱世，不求闻达于诸侯。先帝不以臣 ...

打住，打住！

百家讲坛，谈古论今，今天我们不讲三国，我们来讲地球脉动 ...

啊，停停停，爬错楼梯了，跑题啦，专业，专业！

好了，离远点，别扯淡了，今天笔者聊点不一样的东西，或许你觉得废话连篇，或许你觉得价值连城，亦或许弃之可惜食之无味。

笔者一直有一个似有似无的习惯，就是每个季度会去挑选一些开源项目去学习和研究。最近一个季度初略涉及多方面，包括：

• TBase

  企业级分布式 HTAP 数据库管理系统。

• Polynote

  Polynote 是一种多语言编程 notebook 环境，与 Apache Spark 集成，并为 Scala、Python 和 SQL 提供强大的支持。Polynote 旨在使数据科学家和 AI 研究人员将 Netflix 的机器学习框架与 Python 机器学习和可视化库相集成。

• ClickHouse

  ClickHouse 是一个开源的面向列的数据库管理系统，能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。

• Apache Doris

  Apache Doris 是用于报告和分析的基于 MPP 的交互式 SQL 数据仓库。Doris主要集成了 Google Mesa 和 Apache Impala 的技术。与其他流行的基于 Hadoop 的 SQL 系统不同，Doris 被设计为一个简单且紧密耦合的单个系统，而不依赖于其他系统。

• Milvus

  Milvus 是一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。基于异构计算框架设计，成本更低，性能更好。在有限的计算资源下，十亿向量搜索仅毫秒响应。

• DataSphere Studio

  DataSphere Studio 定位为数据应用开发门户，闭环涵盖数据应用开发全流程。

还有其他一些项目都是持续研究的，这里就不再罗列，否则看起来不雅观。

开源世界

国内最近几年开源项目的确如雨后春笋般涌现，当然是不是春笋不是笔者所能定义的，开源本身就是勇气，需要大家始终如一地鼓励和积极忘我地参与。

但是笔者还是有几句话要说的，既然开源出来，还是要有点态度的，不能只管生不管养。这里有点态度是啥？当然代码本身质量就不说了，笔者认为最起码该有的文档还是不能缺少的，比如项目描述（准确定位）、使用场景和案例、架构图、部署和运维文档、调试和监控手册、用户文档、生态系统、开发文档、How To Contribute、FAQ 等，其实 Spark 和 Flink 项目文档化总体还是不错的，可以参考。

笔者的确遇到不少开源项目，部署完成后，遇到一些问题：

• 用户名和密码还要去查询数据库或者查看源码

• 各种依赖问题，无文档说明，需要去查看源码修复

• 项目定位不清晰，场景夸大

• 架构随便定义为高可用、高性能、高并发、在线扩容、各种中台等

• 开源项目里面包含一些非开源的代码，注意 The Apache Way

• Issues 和 Bugs 就在那里，稳如磐石

• QQ 群和微信群满天飞，私聊很难，私聊之前先来 fork 和 start 项目一下，开个玩笑哈。

  最近在研究百度开源的 Doris 项目中，非常感激百度技术人积极主动地解答疑惑，无论是群聊还是私聊都是非常敬业的，再次谢过，Doris 本身也是很棒的 Apache 开源项目，值得研究和应用

开源世界太大，并非笔者所能够妄加论断，聊此一二，正所谓且行且珍惜。

说了那么多，还是要聊点技术的。上面列举了几个开源项目，今天笔者只会挑选 DataSphere Studio 来讲解，因为这个项目本周才开始调研。目前在部署的路上还是遇到不少问题的，所谓一边看源码一边部署，一边修 bug 一边打包，如此反复 ...，不过项目还处于快速迭代更新中。

一站式数据应用开发管理门户

先看一个视频，应该是一个动态 GIF，看完后，对于内行人来说，大致应该就知道产品的功能了，也可以访问 https://github.com/WeBankFinTech/DataSphereStudio 项目，里面有很多演示的动画。

https://github.com/WeBankFinTech/DataSphereStudio/blob/master/images/en_US/readme/DSS_gif.gif

项目概述

DataSphere Studio 是微众银行大数据平台自研的一站式数据应用开发管理门户，闭环涵盖数据应用开发全流程。在统一的 UI 下，以工作流式的图形化拖拽开发体验，满足从数据导入、脱敏清洗、分析挖掘、质量检测、可视化展现、定时调度到数据输出应用等，数据应用开发全流程场景需求。

基于 Linkis 计算中间件构建，可轻松整合上层各数据应用系统，让数据应用开发变得简洁又易用。并且借助于 Linkis 计算中间件的连接、复用与简化能力，DataSphere Studio 天生便具备了金融级高并发、高可用、多租户隔离和资源管控等执行与调度能力。

Linkis 是什么？

上面项目概述中多次提到 Linkis，这是什么呢？

其实大家看到上面的图，大概就应该知道 Linkis 的功能了。

Linkis 是一个打通了多个计算存储引擎，如 Spark、TiSpark、Hive、Python 和 HBase 等，对外提供统一 REST/WebSocket/JDBC 接口，提交执行 SQL、Pyspark、HiveQL、Scala 等脚本的计算中间件。

其实 Linkis 定义了 AppJoint（应用关节），定义了一套统一的前后台接入规范，可让外部数据应用系统快速简单地接入，成为 DataSphere Studio 数据应用开发中的一环。

比如笔者最近部署的 Qualitis 数据质量管理工具，实现 Qualitis AppJoint，依赖于 Linkis 进行数据计算和质量管理，比如可以对 Hive 表的字段进行各种规则校验。

DataSphere Studio 架构

其实 DataSphere Studio 项目属于一个高度集成的项目，整套产品集成了好几个产品，的确对部署和运维带来不小的挑战，这个就要看项目后续的发展了，目前集成的系统有：

1. Scriptis

开源项目地址：

https://github.com/WeBankFinTech/Scriptis

Scriptis 可以理解为统一 SQL 引擎，类似于 Hue 和 Zeppelin，但是提供了更多的功能。支持在线编写 SQL、Pyspark、HiveQL 等脚本，提交给 Linkis 执行的数据分析Web工具，且支持 UDF、函数、资源管控和智能诊断等企业级特性。

2. Visualis

开源项目地址：

https://github.com/WeBankFinTech/Visualis

基于宜信的开源项目 Davinci 开发的数据可视化 BI 工具，支持拖拽式报表定义、图表联动、钻取、全局筛选、多维分析、实时查询等数据开发探索的分析模式，并做了水印、数据质量校验等金融级增强。Davinci 本身是面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家，致力于提供一站式数据可视化解决方案。

3. Qualitis

开源项目地址：

https://github.com/WeBankFinTech/Qualitis

数据质量管理工具，基于 Spring Boot 开发，依赖于 Linkis 进行数据计算，提供数据质量模型构建，数据质量模型执行，数据质量任务管理，异常数据发现保存以及数据质量报表生成等功能。并提供了金融级数据质量模型资源隔离，资源管控，权限隔离等企业特性，具备高并发，高性能，高可用的大数据质量管理能力。

在 DataSphere Studio 上面开发的工作流可以集成 Scriptis 数据查询、Visualis 图表分析以及 Qualitis 数据质量查看。

4. Azkaban

这一块大家都比较熟悉，业界开源的工作流调度工具，类似的还有 Apache Airflow。DataSphere Studio 集成 Azkaban，便于把用户开发的工作流提交给 Azkaban 进行调度执行。

5. Exchanges

数据交换平台，尚未开源。

使用场景

DataSphere Studio 是一个引领数据应用开发管理方向的开源项目，开源社区目前尚没有同类产品。

DataSphere Studio 官网列举出的适用于以下场景：

1. 正在筹建或初步具备大数据平台能力，但无任何数据应用工具的场景。

2. 已具备大数据基础平台能力，且仅有少数数据应用工具的场景。

3. 已具备大数据基础平台能力，且拥有全部数据应用工具，但工具间尚未打通，用户使用隔离感强、学习成本高的场景。

4. 已具备大数据基础平台能力，且拥有全部数据应用工具，部分工具已实现对接，但尚未定义统一规范的场景。

由于笔者刚开始研究，而且 DataSphere Studio 本身集成度的确不低，所以需要花时间去研究，扩展和落实。

总结

开源世界，还是需要以开源态度去对待，遵循 The Apache way，提供始终如一的高品质软件，进行尊重、诚实和技术为基础的交流。