ストリーム処理を簡単にする
ストリーム処理を簡単にする魔法のフレームワーク!
Apache Flink と Apache Spark は、次世代のビッグ データ ストリーミング コンピューティング エンジンとして広く使用されています。ベスト プラクティスと組み合わせた優れた経験のベンチに基づいて、タスクの展開とランタイムのパラメーターを構成ファイルに抽出しました。このように、すぐに使用できるコネクタを備えた使いやすい RuntimeContext は、より簡単で効率的なタスク開発エクスペリエンスをもたらします。学習コストと開発の障壁が軽減されるため、開発者はビジネス ロジックに集中できます。一方で、展開段階で Flink & Spark タスク用の専門的な管理プラットフォームがない場合、企業が Flink & Spark を使用するのは困難な場合があります。StreamPark は、タスクの開発、スケジューリング、インタラクティブなクエリ、展開、操作、
StreamPark
streampark-core、 、の 3 つの部分で構成されます
streampark-pump。
streampark-console
streampark-coreコーディングに焦点を当て、構成を標準化し、慣例による構成よりも優れた方法で開発するフレームワークです。また、開発時間
RunTime Contentと一連のすぐに使用できるものも提供
Connectorします。アプリケーション開発を容易にし、開発者がビジネスそのものに集中できるようにし、開発効率と開発経験を向上させます。
streampark-pump計画されたデータ抽出コンポーネントです。
connectorで提供されるさまざまな機能に基づいて、
streampark-coreビッグ データ用の便利で高速なすぐに使用できるリアルタイム データ抽出および移行コンポーネントを作成することを目的としており、 に統合されます
streampark-console。
streampark-consoleストリーム処理およびプラットフォーム
Low Codeであり、タスクの管理、プロジェクトのコンパイル、展開、構成、起動、監視、その他多くの機能の統合が可能です。&タスクの日常の運用と保守を簡素化します。
Flink
Spark
savepoint
flame graph
Flink
Spark
私たちの最終的な目標は、ストリーム処理、バッチ処理、データ ウェアハウスを統合したワンストップのビッグデータ ソリューションを構築することです。
上記の優れたオープン ソース プロジェクトと言及されていない多くの優れたオープン ソース プロジェクトからの敬意に感謝します
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StreamPark に貢献してくださったすべての方々に属する貴重な栄誉をいただきました。ありがとうございます !
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すでに StreamPark に貢献してくださったすべての方々に感謝します。
StreamPark は高速開発段階に入ります。皆さんの貢献が必要です。