LakeSail 安装与配置指南

LakeSail 安装与配置指南

sail LakeSail's computation framework with a mission to unify batch processing, stream processing, and compute-intensive (AI) workloads. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sail6/sail

1. 项目基础介绍

LakeSail 是一个计算框架，旨在统一批处理、流处理以及计算密集型（AI）工作负载。它目前提供了一个 Spark SQL 和 Spark DataFrame API 的即插即用替代方案，适用于单主机和分布式环境。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 编程语言：项目主要使用 Rust 和 Python。
• 关键技术：包括 DataFusion（一个用 Rust 编写的分布式数据处理框架）以及 Apache Arrow（一个内存分析工具）。
• 框架：项目支持在 Kubernetes 上部署，以便进行分布式处理。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装 LakeSail 之前，您需要确保以下准备工作已经完成：

• 安装 Python（版本 3.7 或更高）。
• 安装 Rust（通过 rustup）。
• 安装 Git。
• 确保您的系统支持 Docker（如果需要在 Kubernetes 上部署）。

安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开终端或命令提示符，执行以下命令以克隆 LakeSail 的 Git 仓库：

git clone https://github.com/lakehq/sail.git
cd sail

步骤 2：安装 Python 依赖

在项目根目录下，执行以下命令安装 Python 依赖：

pip install -r requirements.txt

步骤 3：安装 Rust 依赖

首先，确保您已经安装了 rustup。然后，在项目根目录下执行以下命令安装 Rust 依赖：

cargo install --all-features

步骤 4：构建项目

在项目根目录下，执行以下命令构建 LakeSail：

cargo build --all-features

步骤 5：启动 Sail 服务器

构建完成后，您可以使用以下任一方法启动 Sail 服务器：

方法 1：命令行界面

在终端中执行以下命令：

./target/release/sail spark server --port 50051

方法 2：Python API

首先，确保您已经安装了 pysail 包：

pip install pysail[spark]

然后，在 Python 脚本中执行以下代码：

from pysail.spark import SparkConnectServer
server = SparkConnectServer(port=50051)
server.start(background=False)

步骤 6：连接到 Sail 服务器

一旦 Sail 服务器运行，您可以使用 PySpark 连接到它。无需更改您的 PySpark 代码：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.remote("sc://localhost:50051").getOrCreate()
spark.sql("SELECT 1 + 1").show()

步骤 7：（可选）在 Kubernetes 上部署

如果您打算在 Kubernetes 上部署 LakeSail，请参考项目仓库中的 Kubernetes 部署指南，以构建 Docker 镜像并编写 Kubernetes 清单 YAML 文件。

以上步骤提供了 LakeSail 的基本安装和配置过程。请根据项目文档和具体需求进行进一步的调整和配置。

sail LakeSail's computation framework with a mission to unify batch processing, stream processing, and compute-intensive (AI) workloads. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sail6/sail