kaskada

开源事件处理引擎简化时序数据分析

Kaskada 事件处理流处理查询语言时间序列 Github 开源项目

Kaskada是开源统一事件处理引擎，提供高级声明式查询语言，支持批量和实时事件分析。基于SQL优化设计，具备状态聚合、自动连接和事件窗口等功能，简化复杂时序数据处理。采用Rust语言和Apache Arrow技术，高效执行各类分析任务。

kaskade - Apache Kafka的文本用户界面管理和消费工具

Apache KafkaGithubKaskadeTUI开源项目数据流处理消息队列

Kaskade是一个基于Textual构建的Apache Kafka文本用户界面(TUI)工具。它提供主题管理、消费者操作、多种数据格式反序列化和Schema Registry支持等功能。Kaskade支持Linux和macOS系统，可进行SSL加密和Confluent Cloud配置，为Kafka开发和管理提供便利。

kafka - 开源分布式事件流平台

Apache KafkaGithubJavaScala分布式消息系统开源项目构建测试

Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台，为数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用提供支持。它采用发布/订阅模式，具有高吞吐量、可扩展性和容错能力。Kafka支持多种编程语言，提供完整的开发工具链。开发者可在本地或集群环境中运行Kafka，进行各类测试。该项目致力于社区建设，欢迎各方贡献。

kairosdb - 基于Cassandra的高性能时间序列数据库

CassandraGithubKairosDB分布式系统开源项目时序数据库

KairosDB是基于Cassandra的开源分布式时间序列数据库。它具有快速查询、高扩展性和灵活数据模型等特点。支持多种部署方式，包括Kubernetes。适用于物联网数据、监控指标、金融市场等领域的时间序列数据存储和分析。项目采用Apache License 2.0许可，欢迎社区参与核心开发、文档改进等工作。

flink - 开源流处理框架实时批处理数据分析利器

Apache FlinkGithub开源项目批处理数据流流处理框架

Apache Flink是开源流处理框架，专注于高性能流处理和批处理。框架提供Java和Scala API，支持高吞吐低延迟的事件处理。主要特性包括事件时间处理、灵活窗口操作和exactly-once语义。Flink还集成了图计算、机器学习库，并可与Hadoop生态系统无缝对接。该框架适用于实时分析和大规模数据处理场景，为企业提供强大的数据处理能力。

datafusion - 基于Apache Arrow的快速查询引擎支持SQL和DataFrame API

Apache DataFusionArrowGithubRust开源项目数据处理查询引擎

Apache DataFusion是基于Rust和Apache Arrow的查询引擎，提供SQL和DataFrame API。支持CSV、Parquet、JSON和Avro格式，性能优异且可广泛定制。适用于构建特定领域查询引擎、数据库平台和数据管道，便于开发者快速起步并按需定制。其开源特性和活跃社区为项目开发提供了有力支持。

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。

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。

awesome-streaming - 全面汇总实时数据流处理框架与资源

Github分布式系统实时处理开源项目数据流流式处理

本项目汇集了实时数据流处理领域的优质资源，涵盖流处理框架、应用、库和工具等。包含Apache Flink、Spark Streaming等知名开源项目，以及IoT和机器学习等领域的专业解决方案。为开发者提供全面参考，便于选择合适的流处理技术。

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。

risingwave - 兼容PostgreSQL的实时流处理SQL引擎

GithubRisingWaveSQL引擎实时数据开源项目流处理物化视图

RisingWave是一款兼容PostgreSQL的SQL引擎，专门用于处理、分析和管理实时事件流数据。它每秒可处理数百万事件，实时连接数据流与历史表格，并支持即时查询。该系统适用于流分析、事件驱动应用、实时ETL和特征存储等场景，具备高效性、易用性和完善的数据库功能。RisingWave提供了成本效益高的解决方案，简化了实时数据处理流程。

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