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开源的分布式消息和流处理系统

Apache RocketMQ分布式消息系统流处理平台高性能可靠性Github开源项目

Apache RocketMQ是一个开源的分布式消息和流处理系统，以低延迟、高性能和可靠性著称。该系统支持万亿级消息吞吐量，具有灵活的扩展能力。RocketMQ支持发布/订阅、请求/回复等多种消息模式，并提供流处理功能。系统特性包括金融级事务消息、内置容错机制、高可用性配置、消息追踪和大数据生态系统集成。RocketMQ可应用于订单处理、库存管理和实时数据分析等多个领域。

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介绍相关项目
esper - 开源实时数据流处理和复杂事件分析组件
EsperGithubJava事件序列分析复杂事件处理开源项目流式SQL
Esper是一个用于Java和.NET平台的复杂事件处理(CEP)、流式SQL和事件序列分析组件。它支持实时数据流处理、复杂事件分析和流式SQL查询。Esper以GPL v2许可证开源，也提供商业授权选项。项目持续更新，9.0.0版本后要求Java 17环境。Esper为开发者提供了灵活的实时数据处理工具。
jaeger - 高度可扩展的分布式追踪系统
GithubJaegerOpenTelemetry分布式追踪可观测性开源项目微服务监控
Jaeger是一个开源分布式追踪平台,用于监控微服务架构系统。它提供分布式上下文传播、事务监控、根因分析、服务依赖分析和性能优化功能。Jaeger具有高可扩展性,支持多种存储后端,提供现代化Web界面。该平台推荐使用OpenTelemetry SDK进行应用检测,并保持与Zipkin的兼容性。Jaeger由Uber创建,现已成为云原生计算基金会的顶级项目。Jaeger支持高并发场景,能处理每天数十亿span数据,充分体现其强大的性能优势。
mercure - 高效实时数据推送协议及参考实现
GithubHTTP协议MercureWeb API实时更新开源项目
Mercure是一个开源的实时数据推送协议，为Web浏览器和HTTP客户端提供高效可靠的更新机制。该项目包含协议规范和Go语言实现的参考hub服务器，支持Docker部署。Mercure特别适用于Web API的异步和实时资源更新，为开发者提供了便捷的实时通信解决方案。
MongooseIM - 企业级XMPP服务器和即时通讯平台
GithubMongooseIMXMPP服务器即时通讯平台可扩展性开源开源项目
MongooseIM是一个高性能、可扩展的XMPP服务器，适用于大规模部署。该平台支持集群架构，可通过添加服务器轻松扩展容量。它兼容多种协议如XMPP、REST API和WebSocket，并提供服务器端和客户端组件，构成完整的即时通讯解决方案。MongooseIM的设计注重容错性和资源利用效率，为企业级即时通讯应用提供坚实基础。
faststream - 简化事件流集成的Python框架
FastStreamGithub事件流开源项目异步API微服务消息队列
FastStream是一个Python框架,用于简化事件流集成和微服务开发。它支持Kafka、RabbitMQ、NATS和Redis等多种消息代理,提供统一API自动处理解析、网络和文档生成。主要特性包括Pydantic验证、AsyncAPI文档生成、依赖注入系统和内存测试。FastStream可与各种HTTP框架集成,特别适配FastAPI。该框架使开发者能够轻松构建和扩展流式微服务。
kdb - 高性能时序数据库与编程语言 支持百万级每秒数据处理
GithubOLAPOLTPkdb+开源项目数据库编程语言
kdb+是一个通用关系型数据库管理系统(RDBMS)和编程语言。它在单CPU上能实现每秒1-1000万条记录的OLTP和OLAP处理能力。kdb+提供C、Java和.NET客户端接口，并附带完整文档和示例。该系统特别适用于金融领域，如高频交易数据处理。kdb+支持多种操作系统，包括64位和32位的Linux、Solaris、Windows及Mac平台。
celery - 可靠分布式任务队列系统
CeleryGithubPython任务队列分布式系统开源项目消息中间件
Celery是一个分布式任务队列系统,用于在线程或机器间分配工作。支持多种消息代理和结果后端,具有高可用性和可扩展性。易于使用和维护,支持自定义功能。适用于Python 3.8+和PyPy3.9+环境,可与多种Web框架集成。Celery支持异步任务处理和定时任务调度,适用于各种规模的应用场景。
spark - 统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集
Apache SparkGithub分布式计算大数据处理开源项目数据分析机器学习
Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎，提供Scala、Java、Python和R的高级API。它支持多种高级工具，如Spark SQL、pandas API on Spark、MLlib、GraphX和Structured Streaming，分别用于SQL查询、pandas操作、机器学习、图处理和流处理。Spark的优化引擎支持通用计算图，适用于多种大数据分析场景。
kafka-beginners-course - Apache Kafka初学者实践课程资源
ConduktorGithubJava编程Kafka开源项目数据流处理消息队列
该项目提供Apache Kafka入门学习资源，包含Java编程基础、Wikimedia生产者、OpenSearch消费者和Kafka Streams示例。项目由Conduktor团队开发，旨在简化Kafka学习过程。内容适合初学者和希望提升技能的开发人员，提供实用的学习材料和实践案例。
questdb - 开源高性能时序数据库 支持快速数据摄入和SQL查询
GithubQuestDBSQL开源开源项目时序数据库高性能
QuestDB是一款开源时序数据库，采用列式存储和并行化执行等技术实现高性能。它支持ANSI SQL及时序扩展，适用于金融、物联网和实时分析等场景。QuestDB可替代InfluxDB，并与Kafka、Grafana等工具集成。其特点是高吞吐量数据摄入和快速SQL查询，为用户提供高效的时序数据处理能力。
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