Byzer 引擎为 Byzer-lang 提供了 Runtime 执行环境，有多种部署方式可以部署 Byzer 引擎，用户可以根据自己的情况和部署环境（开发，测试，生产）来选择不同的部署方式。
Byzer 引擎本质上来讲就是一个 Spark Service 实例， 分为 Driver 端和 Executor 端。得益于 Spark 的生态， Byzer 引擎部署从技术架构上来讲，可以同时支持 Local 模式， Byzer on YARN 模式，以及 Byzer on K8S 模式。
下载
请前往Byzer 下载渠道章节，了解 Byzer 社区提供的官方下载渠道和方式
部署前提
操作系统
Byzer 目前支持的系统有 Linux 以及 MacOS （Intel 芯片）， Windows 提供了部分支持。
- 生产环境建议使用 CentOS 7.0 + 或 Ubuntu 16.04 +
- 开发测试环境可根据自己的需求选择 Linux 个人发行版或 MacOS（Intel 芯片）
- Windows 仅做体验使用（Byzer VSCode Extension on Windows）
JDK
社区官方测试过的版本为 JDK 8
如果您使用的是 Open JDK，目前的测试过的版本是
8u-332， Byzer 社区提供了下载方式，可前往官方下载站点 https://download.byzer.org/byzer/misc/jdk/jdk8/ 自行下载安装
Spark
Byzer 引擎的运行时为 Spark，目前支持的版本分别有 3.1.1 以及 2.4.3，暂不支持其他版本的 Spark。
如果您使用的是 Hadoop 发行版，请在您的 Hadoop 中下载安装对应版本的 Spark，以及下载对应版本的 Byzer 引擎安装包
文件系统
Byzer 引擎支持多种文件系统，包括本地文件系统 （file://），HDFS，对象存储以及 JuiceFS 等，您可以根据您的部署环境和需求，来选择对应的文件系统。
Byzer 引擎说明
从 Byzer 社区建立开始，每一次发布都有对应的发布声明，用户可通过以下几个渠道进行发布声明的获取：
- Byzer 文档的发行说明章节
- GitHub Release 页面
Byzer 产品包分类
Byzer 社区提供了多种产品包来满足用户的不同使用场景。
| 产品包类型 | 部署说明 | 说明 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| Binary Package | 部署 Byzer All In One 版本 | 该版本内置了所有的依赖，包括 JDK，Spark Jars 等； 该版本同时内置了 Byzer CLI 的命令行交互方式和服务化的 REST 交互方式， 该产品包的默认配置 all-in-one 允许您直接将 Byzer 引擎运行在单机 Linux 系统或 MacOS上； 您也可以通过调整配置文件将其切换成 server 模式，来将该引擎跑在 Yarn 上或 K8S 上 | 使用 all-in-one 的单机模式一般适合于快速体验 Byzer 引擎部署，本机开发环境的搭建，或者是测试环境的部署， 受限于单机的 CPU 核心数量和内存限制，一般情况下不适合生产环境；使用 server 模式等同于 Byzer Server 版本，可搭配 Hadoop 集群进行使用 |
| Binary Package | 部署 Byzer Server 版本 | 该版本没有内置 JDK，也没有内置 Byzer CLI 可执行程序以及 Byzer Extensions，需要用户配置 JDK 以及 Spark 集群 默认情况下，该产品包使用 server 模式，只支持服务化 REST 的交互方式，您也可以前往官方下载站下载 Byzer CLI 以及 Byzer Extensions 来扩充产品能力 | 一般适合于在生产环境进行部署，最常见的场景是搭配 Hadoop 集群进行使用 |
| Image | 容器化部署 | 提供了基于 Docker 的多种镜像，方便用户用于自动构建、部署服务，供快速体验 Byzer-lang 功能 | 一般适合于快速体验 Byzer 引擎部署，本机开发环境的搭建，或者是测试环境的部署， 受限于容器虚拟化，除了 K8S 部署模式外一般不适合生产环境 |
| Image | K8S 环境部署 | K8S 部署方案，本质上是使用了 Byzer 引擎的容器镜像，可以支持 minikube 或云上 K8S 服务 | 搭配基于云厂商的 K8S，适合做测试以及生产环境 |
| VSCode Extension | Byzer VSCode Extension | VisualStudio Code 插件，支持 Windows， Mac， Linux | 适合搭建本机开发环境和快速体验上手 |
- 建议选择下载 Byzer All In One 版本， 该版本内置了 Byzer 官方的所有插件， 可以通过调整配置文件中的
byzer.server.mode=all-in-one | server来进行单机或 Hadoop 集群部署模式的切换- 如果您需要做生产部署，可以根据环境 （Hadoop/K8S） 来选择 Byzer Server 版本或使用 K8S 镜像部署
Byzer 引擎版本号
Byzer 引擎（包括 Byzer Notebook， Byzer VSCode Extension 等）会区分已发布版本和 Nightly Build 版本：
- Nightly Build 版本：每日基于主分支自动构建的最新版本，会包含最新的功能 Feature 但可能未经过测试
- 已发布版本: 经过测试的发布版本
目前只有官方下载站点和 Docker Hub 会包含 Nightly Build 的版本产品包
Byzer 引擎的版本号规范为 byzer-lang-{spark-version}-{byzer-version}.tar.gz, 其中 {spark-version} 是 Byzer 引擎内置的 Spark 版本号。如下图所示
- 其中
3.1.1代表的是 Spark 的版本，目前 Byzer 支持的 Spark 版本有3.1.1及2.4.3，后续随着项目迭代，会对 Spark 的版本进行升级，以产品包名为为准 latest和2.2.2则代表了 Byzer 引擎的版本号。latest代表该产品包或镜像是 nightly build 版本2.2.2代表该产品包是经过测试发行的正式版本，版本号为 2.2.2
Byzer VSCode Extension 版本说明
请参考 Byzer VSCode Extension 安装说明 中版本说明一节。
当使用 Byzer 引擎时，根据不同的用户，可能需要调整 Spark Driver，Executor 以及 JVM 等配置，相关配置信息请参考 Byzer 引擎参数配置说明
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