Byzer-lang 低代码 AI 数据平台部署指南
🎯 为什么选择 Byzer-lang？
传统方式 vs Byzer-lang 对比
| 对比维度 | 传统数据开发 | Byzer-lang 方案 |
|---|---|---|
| 学习成本 | 需掌握 Spark/Flink 等框架 | 熟悉 SQL 即可快速入门 |
| 开发效率 | 手动编写大量代码 | 低代码 SQL-like 语法 |
| 部署复杂度 | 多组件集成配置 | 一体化解决方案 |
| 维护难度 | 分散工具管理 | 统一平台运维 |
Byzer-lang 采用'一切皆为表'的设计理念，统一了数据 ETL、分析和 AI 建模流程，真正实现了数据开发的降本增效。
🚀 快速启动：All-in-One 部署方案
环境准备检查清单
在开始部署前，请确保系统满足以下基本要求：
- ✅ Java 1.8.x 或更高版本
- ✅ 最少 4GB 可用内存（推荐 8GB+）
- ✅ 10GB 以上磁盘空间
- ✅ Linux 或 macOS 操作系统
Byzer-lang 内置了自动化环境检测工具，只需运行简单命令即可完成系统检查：
cd byzer-lang
./dev/check-env.sh
该脚本将自动验证 Java 版本、端口占用情况和系统资源，确保部署环境一切正常。
一键启动服务
All-in-One 模式是新手入门的最佳选择，内置完整的 Spark 环境，无需额外配置：
./bin/byzer.sh start
启动成功后，默认服务端口为 9003，可以通过浏览器访问控制台界面。
🔧 生产环境部署策略
集群架构设计要点
生产环境建议采用分布式部署架构，确保系统的高可用性和扩展性：
- 负载均衡：前端部署负载均衡器分发请求
- 多实例部署：至少部署 2 个 Byzer Server 实例
- 服务发现：使用 ZooKeeper 进行状态同步
- 元数据存储：推荐 MySQL 用于分布式场景
关键配置参数优化
根据实际业务需求调整以下核心参数：
# 内存配置（根据集群规模调整）
byzer.server.runtime.driver-memory=6g
byzer.server.runtime.executor-memory=4g
# 集群资源配置
byzer.server.runtime.executor-cores=4
byzer.server.runtime.num-executors=
