• streamx:Flink/Spark 极速开发框架,一站式流数据处理平台。提供开箱即用的流式大数据开发体验 Elon


    streamx:Flink/Spark 极速开发框架,一站式流数据处理平台。提供开箱即用的流式大数据开发体验,可在平台上统一管理配置、开发、测试、部署、监控、运维的整个过程


    StreamX logo

    Make stream processing easier!!!

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    什么是StreamX

    实时即未来, 在实时处理流域 Apache SparkApache Flink 是一个伟大的进步,尤其是 Apache Flink 被普遍认为是下一代大数据流计算引擎, 我们在使用 Flink & Spark 时发现从编程模型, 参数配置到项目部署, 运维管理都有很多可以抽象共用的地方,
    我们将一些好的经验固化下来并结合业内的最佳实践, 通过不断努力终于诞生了今天的框架 —— StreamX, 项目的初衷是 —— 让流处理更简单, 使用 StreamX 开发, 可以极大降低学习成本和开发门槛, 让开发者只用关心最核心的业务, StreamX 规范了项目的配置,
    鼓励函数式编程, 定义了最佳的编程方式, 提供了一系列开箱即用的 Connectors, 标准化了配置、开发、测试、部署、监控、运维的整个过程, 提供了 Scala/Java 两套 api, 其最终目的是打造一个一站式大数据平台, 流批一体,湖仓一体的解决方案

    StreamX video

    Features

    • 开发脚手架
    • 一系列开箱即用的connectors
    • 支持项目编译功能(maven 编译)
    • 在线参数配置
    • 多版本flink支持(1.12.x,1.13.x,1.14.x)
    • Scala 2.11 / 2.12 支持
    • restapi 支持
    • 快捷的日常操作(任务启动停止savepoint,从savepoint恢复)
    • Flink所有部署模式的支持(Remote/K8s-Native-Application/K8s-Native-Session/YARN-Application/YARN-Per-Job/YARN-Session)
    • 快捷的日常操作(任务启动停止savepoint,从savepoint恢复)
    • 稳定可靠,诸多公司和组织将 StreamX 用于生产和商业产品中
    • 支持火焰图
    • 支持 notebook (在线任务开发)
    • 项目配置和依赖版本化管理
    • 支持任务备份、回滚(配置回滚)
    • 在线管理依赖(maven pom)和自定义jar
    • 自定义 udf、连接器等支持
    • Flink SQL WebIDE
    • 支持 Catalog、Hive
    • 从任务开发阶段到部署管理全链路支持
    • ...

    ‍ 组成部分

    Streamx 由三部分组成,分别是 streamx-corestreamx-pumpstreamx-console

    1️⃣ streamx-core

    streamx-core 定位是一个开发时框架,关注编码开发,规范了配置文件,按照约定优于配置的方式进行开发,提供了一个开发时 RunTime Content 和一系列开箱即用的 Connector
    ,扩展了 DataStream 相关的方法,融合了DataStreamFlink sql api,简化繁琐的操作,聚焦业务本身,提高开发效率和开发体验

    2️⃣ streamx-pump

    pump 是抽水机,水泵的意思,streamx-pump 的定位是一个数据抽取的组件,类似于 flinkx,基于streamx-core 中提供的各种 connector
    开发,目的是打造一个方便快捷,开箱即用的大数据实时数据抽取和迁移组件,并且集成到 streamx-console 中,解决实时数据源获取问题,目前在规划中

    3️⃣ streamx-console

    streamx-console 是一个综合实时数据平台,低代码(Low Code)平台,可以较好的管理Flink任务,集成了项目编译、发布、参数配置、启动、savepoint,火焰图(flame graph)
    Flink SQL, 监控等诸多功能于一体,大大简化了 Flink 任务的日常操作和维护,融合了诸多最佳实践。旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家,让大公司有能力研发使用的项目,现在人人可以使用,
    其最终目标是打造成一个实时数仓,流批一体的一站式大数据解决方案,该平台使用但不仅限以下技术:

    感谢以上优秀的开源项目和很多未提到的优秀开源项目,致以最崇高的敬意,感谢 Apache Flink 创造了一个了不起的项目! 感谢 Apache Zeppelin 早期给予的灵感,感谢我老婆在项目开发时给予的支持,悉心照顾我的生活和日常,给予我足够的时间开发这个项目!

    快速上手

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xx2017/p/16218550.html
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