streamx - ストリーム処理を簡単にします!Flink&Spark開発の足場。StreamXの本来の目的は、Flinkの開発を容易にすることです。StreamXは、開発フェーズとタスクの管理に重点を置いています。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、データレーカー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。

(Make stream processing easier! Flink & Spark development scaffold, The original intention of StreamX is to make the development of Flink easier. StreamX focuses on the management of development phases and tasks. Our ultimate goal is to build a one-stop big data solution integrating stream processing, batch processing, data warehouse and data laker.)

Created at: 2019-05-27 13:56:03
Language: Scala

StreamXロゴ

ストリーム処理を簡単にします!!!

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StreamX

ストリーム処理を簡単にします

ストリーム処理を簡単にする魔法のフレームワーク!

🚀序章

本来の目的

StreamX
は、ストリーム処理を容易にすることです。
StreamX
開発フェーズとタスクの管理に焦点を当てています。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、データレーカー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。

StreamXビデオ

🎉特徴

  • 足場
  • すぐに使用できるコネクタ
  • Mavenコンパイルをサポート
  • 構成
  • マルチバージョンのflinkサポート(1.12.x、1.13.x、1.14.x、1.15.x)
  • Scala 2.11/2.12のサポート
  • restapiサポート。
  • すべてのFlink展開モードのサポート(
    Remote
    /
    K8s-Native-Application
    /
    K8s-Native-Session
    /
    YARN-Application
    /
    YARN-Per-Job
    /
    YARN-Session
  • start
    、、、
    stop
    から
    savepoint
    再開
    savepoint
  • さまざまな企業や組織
    StreamX
    が生産および商用製品に使用しています。
  • 炎のグラフ
  • ノート
  • プロジェクト構成と依存関係のバージョン管理
  • タスクのバックアップとロールバック
  • 依存関係を管理する
  • UDF
  • FlinkSQLコネクタ
  • Flink SQL WebIDE
  • カタログ、ハイブ
  • タスク
    development
    から
    deployment
  • ..。

🏳‍🌈コンポーネント

Streamx
streamx-core
、、
streamx-pump
およびの3つの部分で構成されます
streamx-console

1️⃣streamx-core

streamx-core
は、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
Connector
箱から出してすぐに使用できます。同時に、いくつかのメソッドを拡張し、 APIを
DataStream
統合して、面倒な操作を簡素化し、ビジネス自体に焦点を合わせ、開発効率と開発エクスペリエンスを向上させます。
DataStream
Flink sql

2️⃣streamx-pump

streamx-pump
は、に似た、計画されたデータ抽出コンポーネント
flinkx
です。
connector
で提供されているさまざまな情報に基づいて、
streamx-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の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います。これは、に統合されます
streamx-console

3️⃣streamx-console

streamx-console
はストリーム処理および
Low Code
プラットフォームであり、
Flink
タスクの管理、プロジェクトのコンパイル、デプロイ、構成、スタートアップ、、、、モニタリング、およびその他の多くの機能の統合
savepoint
が可能です
flame graph
Flink SQL
タスクの日常の操作と保守を簡素化し
Flink
ます。

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、データレーカー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に感謝​​します。最高の敬意を払ってくれてありがとう。素晴らしいプロジェクトを作成してくれたApacheFlinkに感謝します。初期のインスピレーションを与えてくれたApacheZeppelinプロジェクトに感謝​​します。

🚀クイックスタート

詳細については、[ドキュメント]をクリックしてください

💋ユーザーを出します

さまざまな企業や組織が、研究、生産、および商用製品にStreamXを使用しています。このプロジェクトを使用していますか?あなたはあなたの会社を追加することができます

画像

🏆私たちの名誉

StreamXに貢献するすべての人に属するいくつかの貴重な栄誉を受け取りました。ありがとうございます!

🤝貢献

PRへようこそ

アイデアはプルリクエストとして、またはGitHubの問題として送信できます。

問題を投稿するのが初めての場合は、投稿する前に、 「スマートな方法で質問する方法」このガイドはこのプロジェクトの実際のサポートサービスを提供していません!)、「バグを効果的に報告する方法」をお読みください。よく書かれたバグレポートは私たちがあなたを助けるのを助けます!

すでにStreamXに貢献してくれたすべての人に感謝します!

💰寄付

このプロジェクトを楽しんでいますか?👋

このフレームワークが気に入って、それが存在するために行われた作業に感謝している場合でも、寄付することで開発者をサポートできます☀️ 👊

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私にコーヒーを買う 私にコーヒーを買う

🏆私たちのスポンサー(コーヒーサプライヤー)

💜毎月のサプライヤー

個人や企業のスポンサーを歓迎します。あなたのサポートは私たちがプロジェクトをより良く発展させるのに役立ちます

🥇ゴールドサプライヤー

🥈プラチナサプライヤー

🥈シルバーサプライヤー

無料のオープンソースライセンスをサポートしてくれたJetBrainsに感謝します。

ジェットブレインズ

🏅後援者

すべての支援者に感謝します!


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