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kafka

开源分布式事件流平台

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。

activemq - 开源消息中间件 支持多协议和企业级功能
AMQPApache ActiveMQGithubJMSMQTT开源项目消息代理
Apache ActiveMQ 是一款开源消息中间件,支持Jakarta Messaging、JMS、AMQP、MQTT和HTTP/WS等多种协议。它提供网络代理、调度等企业级功能,适用于构建分布式应用。ActiveMQ 配置灵活,部署方式多样,可满足各类消息传递需求。
alpakka - 反应式流集成框架
Akka StreamsAlpakkaGithub反应式流开源项目微服务系统集成
Alpakka是一个基于Akka Streams的开源项目,为Java和Scala提供反应式集成流水线。它专注于流处理,支持异构系统间的通信,适用于微服务架构和云环境。Alpakka提供面向流的编程DSL,内置背压机制,可实现多种技术的集成。该项目由Lightbend团队维护,并鼓励社区参与贡献。
beam - 统一批处理和流处理的数据并行处理模型
Apache BeamGithub分布式计算开源项目批处理数据处理流处理
Apache Beam是一个统一的数据处理模型,用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道,并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言,为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据,支持多种编程语言,并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具,简化了大规模数据处理的复杂性。
every-single-day-i-tldr - 每日汇编Scala、大数据和Kafka等技术资源
Big DataData EngineeringGithubJavaKafkaScala开源项目
该项目是一个每日阅读资源的合集,包括文章、博客和视频,内容涵盖Scala、数据工程、Java、大数据等技术主题。用户可以使用Ctrl+F快速查找所需内容,非常适合关注Kafka生态系统管理和最新技术趋势的人。
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-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库
Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理
该资源库汇集了数据工程领域的开源项目,覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具,Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统,以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。
cruise-control - 优化Apache Kafka集群的自动化管理解决方案
Apache KafkaCruise ControlGithub开源项目异常检测资源优化集群管理
Cruise Control是一款为Apache Kafka集群设计的自动化管理工具。它具备资源跟踪、状态查询、多目标再平衡、异常检测和自修复等功能,可帮助管理员高效管理Kafka集群,实现资源优化和故障恢复。该工具支持可插拔组件,适应多种环境,并提供REST API方便集成。Cruise Control致力于简化大规模Kafka集群的运维工作,提升系统稳定性和性能。
automq - 云原生高性能消息队列系统
Apache KafkaAutoMQGithub云原生存储计算分离开源项目消息队列
AutoMQ是一款云原生消息队列系统,通过将持久性分离到S3和EBS,实现高效经济的消息处理。该系统采用无服务器架构,支持秒级扩缩容和自动负载均衡,同时保持与Kafka完全兼容。AutoMQ不仅降低云端运营成本,还提供更高可靠性和简化管理,适合企业级流数据处理需求。
trading - Scala 3驱动的事件架构参考实现
GithubScalatrading事件驱动功能性编程开源项目微服务架构
项目采用Scala 3实现事件驱动架构,包括交易处理、预测、快照和警报等微服务。使用Apache Pulsar进行消息通信,提供Web界面实现实时交易警报订阅。集成了监控、分布式追踪和自动化测试,可作为构建现代事件驱动系统的参考。
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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