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-->
<configuration status="error" monitorInterval="30">
<appenders>
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<ThresholdFilter level="INFO" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level [%t] %logger{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>
</Console>
<Send name="Send" >
<Filters>
<ThresholdFilter level="WARN" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY" />
</Filters>
<PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level [%t] %logger{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>
</Send>
<File name="stderr" fileName="${env:PWD}/logs/stderr" append="true">
<PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} %-5level %class{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>
</File>
<File name="YarnAppIdOutputFile" append="true" fileName="${env:LOG_DIRS}/stderr">
<RegexFilter regex=".* application .*" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%-5level] [%-40t] %c{1.} (%L) [%M] - %msg%xEx%n"/>
</File>
</appenders>
<loggers>
<root level="INFO">
<!--<appender-ref ref="RollingFile"/>-->
<appender-ref ref="Console"/>
<appender-ref ref="Send"/>
</root>
<logger name="org.springframework.boot.diagnostics.LoggingFailureAnalysisReporter" level="error" additivity="true">
<appender-ref ref="stderr"/>
</logger>
<logger name="com.netflix.discovery" level="warn" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.apache.hadoop.yarn" level="warn" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.springframework" level="warn" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.apache.linkis.server.security" level="warn" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.ExecDriver" level="warn" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.apache.hadoop.hdfs.KeyProviderCache" level="fatal" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.spark_project.jetty" level="ERROR" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.eclipse.jetty" level="ERROR" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.springframework" level="ERROR" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.reflections.Reflections" level="ERROR" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.apache.hadoop.ipc.Client" level="ERROR" additivity="true">
<appender-ref ref="Send"/>
</logger>
<logger name="org.apache.hadoop.mapreduce.Job" level="INFO" additivity="true">
<appender-ref ref="YarnAppIdOutputFile"/>
</logger>
</loggers>
</configuration>
Linkis-sqoop1.4.6引擎(已编译)
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更新于2023-01-07
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Linkis 在上层应用程序和底层引擎之间构建了一层计算中间件。通过使用Linkis 提供的REST/WebSocket/JDBC 等标准接口,上层应用可以方便地连接访问MySQL/Spark/Hive/Presto/Flink 等底层引擎,同时实现变量、脚本、函数和资源文件等用户资源的跨上层应用互通,以及通过REST标准接口提供了数据源管理和数据源对应的元数据查询服务。 作为计算中间件,Linkis 提供了强大的连通、复用、编排、扩展和治理管控能力。通过计算中间件将应用层和引擎层解耦,简化了复杂的网络调用关系,降低了整体复杂度,同时节约了整体开发和维护成本。
Linkis 自2019年开源发布以来,已累计积累了700多家试验企业和1000+沙盒试验用户,涉及金融、电信、制造、互联网等多个行业。许多公司已经将Linkis 作为大数据平台底层计算存储引擎的统一入口,和计算请求/任务的治理管控利器。
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