随着大数据技术的迅速发展，越来越多的企业开始将 Apache Linkis 作为核心数据处理和计算平台。Linkis 为企业提供了统一的数据处理环境，大大提高了数据处理效率。然而，在实际应用过程中，我们往往需要对 Linkis 的运行状况进行实时监控，以便及时发现并解决潜在的性能问题。Apache SkyWalking 是一个优秀的分布式追踪和性能监控系统，可以帮助我们实现对 Linkis 的全面监控。
在本文，我们将详细介绍如何将 Apache Linkis 与 SkyWalking 进行集成，实现对 Linkis 运行状况的实时监控，来方便大家后续做分布式 trace 和 troubleshooting。
1. SkyWalking 介绍
SkyWalking 是开源的可视化平台，可从多种数据源进行数据采集，并提供分析、聚合及可视化等功能。通过 SkyWalking，我们可以对分布式系统的拓扑结构，数据交互有一个更加清晰的视图。
SkyWalking 架构
其从逻辑上可以划分成 4 个部分：
- Probe：可以理解为数据采集 agent，主要负责数据采集和格式化。
- Platform Backend：SkyWalking 的后端服务，支持数据聚合、分析以及流式处理等。
- Storage：负责数据存储，以 plugin 的方式支持多种存储引擎，比如 ElasticSearch, H2, MySQL, TiDB, InfluxDB 等。
- UI: 数据可视化。
在 Linkis 中使用 SkyWalking，需要用户已经存在 Backend 服务以及对应的 Storage，Linkis 服务启动的时候集成 Probe 即可。Probe 集成主要有三种方式：
- Language based native agent：这些 agent 和目标服务进程运行在相同的用户空间，从外部来看，agent 和目标服务的代码是一样的。一个典型的例子是 Java agent，在运行 Java 应用的时候我们可以通过
-javaagent 来指定 agent。
- Service Mesh probes：这种 Probe 通过 sidecar 或者 proxy 收集数据。
- 3rd-party intrument library：简单来说就是第三方的数据，比如 zipkin。
我们在 Linkis 集成 SkyWalking 的时候采用第一种方式，也就是 java agent 的方式。下面我们为大家演示一下如何在 Linkis 服务中开启 SkyWalking。
2. 部署 SkyWalking 后端
SkyWalking 后端是开启 SkyWalk 的前置条件，下面先简单演示下如何安装 SkyWalking 的后端。首先从 SkyWalking 的 Downloads 页面下载 SkyWalking APM，直接解压得到如下的目录结构。
$ lsbin config config-examples LICENSE licenses logs NOTICE oap-libs README.txt tools webapp
后端默认使用 H2 内存数据库作为后端存储，不需要修改配置。按如下方式启动Backend 和 WebApp：
$ sh bin/startup.sh
$ sh bin/webappService.sh
UI 默认启动在 8080 端口，也可以通过修改 webapp 目录下的 webapp.yml 文件修改监听端口。
server: port: 8080spring: cloud: gateway: routes: - id: oap-route uri: lb://oap-service predicates: - Path=/graphql/** discovery: client: simple: instances: oap-service: - uri: http://127.0.0.1:12800 # - uri: http://<oap-host-1>:<oap-port1> # - uri: http://<oap-host-2>:<oap-port2> mvc: throw-exception-if-no-handler-found: true web: resources: add-mappings: truemanagement: server: base-path: /manage
3. Linkis 服务启动开启 SkyWalking
这里假定大家对 Linkis 的服务部署已经比较清晰，如果还不清晰，可以异步:
在 Linkis 中开启 SkyWalking 首先需要下载 SkyWalking 的 Java agent，我们可以在 Downloads 页面进行下载。
下载之后解压，内部的文件结构如下：
tree skywalking-agent $ skywalking-agent├── LICENSE├── NOTICE├── activations│ ├── apm-toolkit-kafka-activation-8.8.0.jar│ ├── ...├── bootstrap-plugins│ ├── apm-jdk-http-plugin-8.8.0.jar│ └── apm-jdk-threading-plugin-8.8.0.jar├── config│ └── agent.config├── licenses│ └── LICENSE-asm.txt├── logs├── optional-plugins│ ├── apm-customize-enhance-plugin-8.8.0.jar│ ├── ...├── optional-reporter-plugins│ ├── kafka-reporter-plugin-8.8.0.jar│ ├── ...├── plugins│ ├── apm-activemq-5.x-plugin-8.8.0.jar│ ├── ...└── skywalking-agent.jar
修改 Linkis 的 deploy-config/linkis-env.sh 中的配置项 SKYWALKING_AGENT_PATH。将其设置为 skywalking-agent.jar 的路径，然后启动 Linkis 即可。
SKYWALKING_AGENT_PATH=/path/to/skywalking-agent.jar
$ sh linkis-start-all.sh
4. 结果展示
Linkis 的 UI 端口默认启动在 8080 端口，Linkis 开启 SkyWalking 之后打开 UI 如果能看到如下的图就表示成功了，否则可能是浏览器兼容性问题，请尝试切换浏览器试试。
通过以上的详细步骤和代码示例，我们已经成功实现了 Apache Linkis 与 SkyWalking 的集成。现在，你可以使用 SkyWalking 对 Linkis 的各个组件进行实时监控，及时发现并解决性能问题，从而提高整个数据处理平台的稳定性和性能。
需要注意的是，本文提供的集成方案仅作为参考，可能需要根据自己的实际环境进行适当调整
总之，Apache Linkis 与 SkyWalking 的集成为我们提供了一个强大的监控工具，有助于提高数据处理平台的稳定性和性能。希望本文能为你的实际工作带来帮助，祝你在大数据领域取得更多的成功
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