Apache Amoro (incubating) 安装和配置指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amoro 1. 项目基础介绍和主要编程语言
Apache Amoro (incubating) 是一个基于开放数据湖格式的 Lakehouse 管理系统。它旨在通过与 Flink、Spark 和 Trino 等计算引擎的集成，提供插件化和自我管理的功能，从而为用户提供开箱即用的数据仓库体验。Amoro 帮助数据平台或产品轻松构建基础设施解耦、流批融合和湖原生架构。
该项目主要使用 Java 编程语言进行开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
Amoro 项目使用了多种关键技术和框架，包括但不限于：
- Apache Flink: 用于流处理和批处理。
- Apache Spark: 用于大规模数据处理。
- Apache Trino (Presto SQL): 用于分布式 SQL 查询。
- Apache Iceberg: 用于数据湖表格式管理。
- Apache Hudi: 用于数据湖表格式管理。
- Apache Paimon: 用于数据湖表格式管理。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
3.1 准备工作
在开始安装 Amoro 之前，请确保您的系统满足以下要求：
- 操作系统: Linux 或 macOS (Windows 用户建议使用 WSL2)。
- Java 版本: JDK 8 或 JDK 17 (仅用于
amoro-format-mixed/amoro-mixed-trino模块)。 - Maven: 用于构建项目。
- Git: 用于克隆项目代码。
3.2 安装步骤
3.2.1 克隆项目代码
首先，使用 Git 克隆 Amoro 项目的代码库：
git clone https://github.com/NetEase/amoro.git
cd amoro
3.2.2 构建项目
使用 Maven 构建项目。以下是一些常用的构建命令：
-
构建所有模块:
mvn clean package -
跳过测试:
mvn clean package -DskipTests -
跳过仪表板构建:
mvn clean package -Pskip-dashboard-build -
禁用磁盘存储:
mvn clean package -DskipTests -Pno-extented-disk-storage -
指定 Hadoop 版本为 2.x:
mvn clean package -DskipTests -Phadoop2 -
指定 Flink 版本:
mvn clean package -DskipTests -Dflink-optimizer.flink-version=1.20.0 -
指定 Spark 版本:
mvn clean package -DskipTests -Dspark-optimizer.spark-version=3.3.3
3.2.3 配置和启动
构建完成后，您可以根据需要配置和启动 Amoro 的各个模块。具体配置文件和启动命令可以在项目的 docs 目录中找到。
3.3 验证安装
安装完成后，您可以通过运行一些示例代码或使用提供的管理工具（如 WEB UI 和 SQL 命令行）来验证 Amoro 是否正确安装和配置。
4. 总结
通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置 Apache Amoro (incubating) 项目。如果您在安装过程中遇到任何问题，可以参考项目的官方文档或在社区中寻求帮助。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
