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Apache StreamPark (インキュベーション中)

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!

🚀序章

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、

🎉特徴

• Apache Flink & Spark アプリケーション開発の足場
• すぐに使えるコネクタ
• Maven コンパイルのサポート
• 複数のバージョンの Flink と Spark をサポート
• Scala 2.11 / 2.12 のサポート
• ワンストップのストリーム処理運用プラットフォーム
• サポートカタログ、olap、ストリーミングウェアハウスなど
• ...

🏳‍🌈コンポーネント

StreamPark

streampark-core

、 、の 3 つの部分で構成されます

streampark-pump

。

streampark-console

1️⃣streampark-コア

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。

2️⃣ストリームパークポンプ

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

。

3️⃣streampark-コンソール

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。

• アパッチフリンク
• アパッチスパーク
• アパッチヤーン
• スプリングブーツ
• マイバティス
• Mybatis-Plus
• フレームグラフ
• JVM プロファイラー
• ビュー
• ビュープレス
• Vue の Ant デザイン
• ANTD プロビュー
• xterm.js
• モナコ編集者
• ...

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

🚀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

💋私たちのユーザー

さまざまな企業や組織が、StreamPark を研究、生産、商用製品に使用しています。このプロジェクトを使用していますか? あなたの会社を追加できます

🏆私たちの名誉

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 !

🤝貢献

アイデアは、プル リクエストまたは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(このガイドでは、このプロジェクトの実際のサポート サービスは提供されません! )、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に役立ちます!

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。

⏰寄稿者の推移

💬参加しませんか

StreamPark は高速開発段階に入ります。皆さんの貢献が必要です。