Apache Linkis 是两个开放源码的大统计数据可视化排序架构，它能相连相同的排序、储存和运维天然资源，提供更多标准化的统计数据可视化服务。Linkis 的目标是提供更多两个标准化的统计数据排序和天然资源运维平台，帮助采用者加速展开数据探索、预测和应用开发。
缺点
灵巧性强：Apache Linkis 能相连相同的统计数据排序和储存发动机，全力支持各种统计数据可视化情景，包括 SQL 查阅、大统计数据预测、机器自学等。更易采用和扩充：Linkis 提供更多了简单功能强大的采用者介面和API，采用者能通过GUI介面完成统计数据可视化操作，与此同时也能根据需求展开灵巧订制和扩充。安全性高：Linkis 全力支持天然资源运维和任务监视，提供更多了高可用和纠错机制，确保统计数据排序的稳定运行。
缺点
自学准入门槛较高：Linkis 需要采用者具有很大的大统计数据和排序技术基础，对于非职业人士可能将存有很大的自学技术难度。生态系相较较细：Linkis 作为两个相较较捷伊架构，其生态系尚不成熟，相比于许多主流的大统计数据架构，可能将存有许多功能和应用程序的缺位。
类似的架构
Apache Hive：基于 Hadoop 生态系，采用近似于SQL的语言展开统计数据查阅和预测。它适用于于小规模的统计基础架构和格式化预测，全力支持高并发、可扩充性强，与此同时有多样的生态系和工具全力支持。Apache Spark：两个加速通用的大统计数据处置架构，全力支持多种相同C语言（如 Scala、Python、Java）和统计数据排序模型（如格式化、流处置、机器学习等）。Spark具有缓存排序的潜能，具有较快的处置速度和较强的扩充性。Apache Flink：两个面向全国INS13ZD和格式化的开放源码流排序架构。Flink 具有高客运量、低延后的特征，能处置动态统计数据和繁杂的事件处置。Flink 还全力支持高级的流处置微分和状态管理，以及与 Apache Hadoop 和 Apache Kafka 等生态系的点对点软件系统。Presto：两个分布式系统 SQL 查阅发动机，适用于于小规模统计数据查阅和预测。Presto 具有高效能、低延后的特征，能对PB级的统计数据展开加速查阅。它全力支持多种相同统计管理工具（如 Hive、MySQL、PostgreSQL 等）的查阅，并提供更多了灵巧的查阅语言和多样的内建表达式。Apache Kylin：两个开放源码的分布式系统预测发动机，专门用于小规模统计数据正方体排序和查阅。Kylin 具有低延后的 OLAP 查阅潜能，适用于于繁杂的多维预测情景。它能提供更多高效能的查阅结果，并全力支持统计压缩算法和预排序等优化技术。
如何选择
采用情景：如果需要展开繁杂的统计数据可视化和排序，并且需要相连相同的统计数据排序和储存发动机，能选择 Apache Linkis；自学成本和技术基础：如果已经熟悉 Hadoop 生态系，并且对 SQL 查阅较为熟悉，能选择 Apache Hive；如果需要展开加速的大统计数据处置，并具有很大的编程和算法基础，能选择 Apache Spark；生态系和应用程序全力支持：如果需要更多样的生态系和应用程序全力支持，能选择 Apache Hive 或 Apache Spark，因为它们已经有更成熟的生态系和多样的社区全力支持。
