inlong

高性能海量数据集成框架支持实时处理与分析

Apache InLong 数据集成大数据数据传输流处理 Github 开源项目

Apache InLong 是一个高性能的海量数据集成框架，支持数据摄取、同步和订阅。该框架提供自动化和可靠的数据传输，支持批处理和流处理，适用于构建实时数据分析应用。InLong 已在实际生产环境中运行多年，每日处理数十万亿级数据，具备卓越的性能、可靠性和可扩展性。

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。

chunjun - 基于Flink的分布式数据集成框架支持异构数据源

ChunJunFlinkGithub分布式开源项目异构数据源数据集成

ChunJun是基于Apache Flink的分布式数据集成框架，支持多种异构数据源间的同步和计算。框架提供JSON模板和SQL脚本配置，具备分布式运行、Docker部署、增量同步、实时处理等功能。ChunJun易扩展、灵活性高，在众多企业中稳定运行，为数据集成提供可靠解决方案。

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。

logging-flume - 分布式大规模日志收集与传输系统

Apache FlumeGithub分布式系统开源软件开源项目数据聚合日志收集

Apache Flume是一个专门用于大规模日志数据收集、聚合和传输的分布式系统。它采用基于流数据的架构，具有简单灵活、可靠高效的特点。Flume提供强大的容错能力和可调节的可靠性机制，支持集中管理和智能动态管理。其简单可扩展的数据模型支持在线分析应用。作为Apache软件基金会项目，Flume拥有完善的文档和活跃的社区支持。

influxdb - 开源时序数据库高效处理指标事件和实时分析

GithubInfluxDB实时分析开源开源项目数据分析时序数据库

InfluxDB作为开源时序数据库，专注于高效处理指标、事件和实时分析。该系统支持大规模时间序列数据存储和快速查询，提供云服务和本地部署选项。InfluxDB拥有活跃社区、丰富学习资源和完善生态系统，广泛应用于实时监控、物联网数据处理等领域。

brooklin - 高可靠性多源异构数据流处理系统

BrooklinGithubKafka集群镜像分布式系统多租户开源项目数据流系统

Brooklin是一个分布式系统，用于在异构源系统和目标系统之间进行高可靠、高吞吐量的大规模数据流传输。它支持多租户，能同时处理数百个跨系统数据管道，并易于扩展以适配新的数据源和目标。Brooklin具备优秀的可扩展性和易操作性，支持变更数据捕获和数据引导功能。该系统已在Kafka集群镜像等实际场景中得到大规模验证。

toolong - 强大的终端日志管理工具支持实时跟踪与多文件处理

GithubToolong实时监控开源项目文件查看日志文件工具终端应用

Toolong是一款功能丰富的终端日志管理工具，支持实时跟踪、语法高亮和JSONL文件处理。它能自动检测时间戳，轻松处理从小型文本到多GB的大文件。该工具为开发者和系统管理员提供了直观高效的日志分析方案，简化了日志管理和故障排查流程。Toolong还支持多文件合并和搜索功能，是一个全面的日志处理解决方案。

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。

hop - 开源数据和元数据编排平台

Apache HopGithubJava开源软件开源项目数据处理数据编排平台

Apache Hop是一个开源的数据和元数据编排平台，致力于简化数据处理任务。该平台提供直观界面和丰富功能，包括数据转换、工作流编排和元数据管理。Hop支持多种数据源和插件，适用于数据集成和ETL场景。项目由活跃的社区维护，持续进行开发和改进。

airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析

Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理

Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架，为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源，如 Facebook、WhatsApp 等社交平台，并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流，简化数据摄取流程，并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件，实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程，还缩短了开发周期，同时增强了基础设施和应用的稳定性。

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