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简化Spark在Kubernetes上的部署和管理

Batch Processing GatewaySparkKubernetesREST APIS3Github开源项目

Batch Processing Gateway是一个开源项目，旨在简化Spark在Kubernetes环境中的运行。通过提供直观的API接口，用户可以轻松提交、检查和删除Spark应用，而无需深入了解底层细节。该项目支持多Spark集群配置，实现水平扩展，并提供基于队列和权重的智能路由机制。此外，它还具备应用日志管理和用户授权等功能，适用于构建和管理大规模Spark服务。

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airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析
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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。
meshery - 云原生多集群管理和应用部署平台
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Meshery是开源云原生管理平台，为Kubernetes多集群部署提供可视化和协作式GitOps功能。它集成250多种云原生基础设施，实现全面的生命周期、配置和性能管理。Meshery的特色功能包括上下文感知应用策略、WebAssembly过滤器管理和配置验证。作为可扩展平台，Meshery简化了YAML配置流程，优化云原生应用管理体验。
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Aperture 提供限流、缓存和请求优先级管理功能，提升云应用的可靠性与性能，并优化成本和资源利用。通过三步集成实现标签定义、工作负载包装及策略配置与监控。支持与API网关、服务网格和中间件的集成，具备全局限流、并发控制、API配额管理和缓存功能，确保服务稳定和用户体验优先。
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