数据引擎连接

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Linkis提供的REST/WebSocket/JDBC等标准接口，上层应用可以便捷地连接访问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应用互通。Linkis通过REST标准接口提供了数据源管理和对应元数据查询服务，作为计算中间件，Linkis强调连通、复用、编排、扩展和治理管控能力。自2019年开源发布以来，Linkis已累积了700多家企业和1000+沙盒试验用户，涉及金融、电信、制造和互联网多个行业，成为大数据平台底层计算存储引擎的统一入口和任务治

Access 数据库引擎 是一个软件组件，允许用户创建和使用 Microsoft Access 数据库。

ORACLE数据库引擎是必备的数据库图形化工具导入模块。

MySQL 数据库引擎是数据库管理系统的核心组件，负责数据的存储、检索和更新。不同的引擎拥有不同的特性，适用于不同的应用场景。 常见的 MySQL 引擎包括： InnoDB： 事务安全、支持行级锁定、崩溃恢复能力强，适用于高并发、数据一致性要求高的场景，是 MySQL 8.0 版本的默认引擎。 MyISAM： 查询速度快、占用空间小，但不支持事务和行级锁定，适用于以读操作为主的场景。 Memory： 将数据存储在内存中，访问速度极快，但数据易失，适用于存储临时数据或缓存。 选择合适的引擎需要考虑以下因素： 数据规模： 大规模数据建议选择 InnoDB，小规模数据可以选择 MyISAM

SQLite 数据库引擎指南 本指南帮助读者理解 SQLite 的概念、特性及其应用场景，并阐述其与传统 SQL 数据库的区别。 SQLite 作为一个独立、零配置、支持事务的 SQL 数据库引擎，以其轻量级和高效性著称。 凭借这些优势，SQLite 在众多领域得到广泛应用，其用户群体也在持续扩大。 SQLite 源代码不受任何特定许可证限制，开发者可以自由使用和修改。

为解决大数据环境下的数据挖掘难题，研究了基于Spark核心引擎的数据挖掘引擎。利用Spark的内存计算算子，实现了多个传统数据挖掘算法的并行计算，使其能在集群环境中高效运行。采用系统分层方法设计了数据挖掘系统，构建了完整的大数据挖掘平台。实验证明，基于Spark的并行计算能显著缩短执行时间，在大数据挖掘应用中表现优异。

SF1R 是一个分布式的存储搜索一体化海量数据引擎，源自 iZENECloud 团队多年的研发成果，并在商业网站上经受了严苛的考验。2014 年，iZENECloud 团队将 SF1R 以 Apache License 2 开源，希望与社区共同改进和维护。 SF1R 全称为 Search Formula 1 Revolution，是 iZENECloud 团队内部使用的搜索引擎项目代号。 SF1R 项目历史悠久，完全基于 C 语言开发，最新的 master 分支可以使用 C 11 编译。早期开发时参考了 Lucene 的索引设计并进行了改进，包括实时索引和更好的压缩手段（如 PForDelta

Logstash 是一款开源的数据收集引擎，具备实时数据传输能力。它能够将来自不同来源的数据进行统一过滤，并根据开发者设定的规范输出到指定目的地。

访问MS Access的驱动器。

下载64位Access数据库引擎，它是访问和管理Access数据库的必要组件。