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实时监控和优化Apache Spark应用性能的开源解决方案

DataFlintApache Spark性能监控开源工具数据工程Github开源项目

DataFlint是专为Apache Spark开发的开源数据应用性能监控(D-APM)工具。它提供实时查询和集群状态监控、性能热图、应用运行摘要等功能，并能发出性能警报和优化建议。DataFlint可快速安装，基于Spark UI基础设施运行，旨在帮助大数据工程师高效解决性能问题和调试故障，为Spark应用带来类似传统APM解决方案的使用体验。

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介绍相关项目
deepflow - 适用于云原生与AI应用的深度可观测性平台
AI应用DeepFlowGithubeBPF云原生开源项目智能编码
DeepFlow项目为复杂的云原生与AI应用提供深度可观测性，通过eBPF实现零代码数据采集，涵盖全栈关联和高效访问所有观测数据。主要功能包括通用服务地图、零代码分布式追踪、连续函数分析和与主流观测堆栈的无缝集成。DeepFlow帮助开发者简化代码监测，为DevOps/SRE团队提供全面的监控与诊断能力。
langfuse - 应用性能监控和开发平台
DockerGitHubGithubLangfuse开源项目数据集成软件开发工具
Langfuse为开发者提供综合的应用性能监控与开发解决方案，支持自托管与云部署。其SDK集和API能力让智能提示管理、应用数据跟踪变得简单，同时提供实时的关键数据洞察。Langfuse也优化了应用性能与用户体验，倾向于实现密集型的应用测试和数据跟踪。
spotlight - 快速可视化非结构化数据集的开源工具
GithubRenumics Spotlight开源项目数据分析数据可视化机器学习非结构化数据
Spotlight是一个开源的数据可视化工具，专为快速理解和探索非结构化数据集而设计。它支持图像、音频、文本等多种数据类型，通过简单的代码即可创建交互式可视化。Spotlight能够利用数据增强功能识别关键数据集群，适用于机器学习和工程领域的复杂数据分析任务。这个工具可以帮助团队更有效地分析和沟通非结构化数据问题。
spark-cassandra-connector - Apache Spark与Apache Cassandra的高性能集成连接器
CassandraGithubSpark分布式计算大数据开源项目数据连接器
spark-cassandra-connector是一个开源连接器，实现了Apache Spark和Apache Cassandra的集成。它允许将Cassandra表作为Spark RDD和Dataset/DataFrame使用，支持数据的双向读写。该连接器兼容多个Spark和Cassandra版本，支持复杂数据类型和查询优化，并提供丰富的API。最新版本引入了向量类型支持，增强了AI和RAG数据处理能力。
fluvio - 轻量级分布式数据流系统 基于Rust和WebAssembly
FluvioGithubRustWebAssembly分布式系统开源项目数据流处理
Fluvio是基于Rust和WebAssembly的轻量级分布式数据流系统。该系统支持快速部署本地集群、创建主题、生产和消费数据。Fluvio具备自定义连接器和智能模块功能，可与多种系统集成并进行数据转换。此外，Fluvio提供多语言客户端API，并有云托管服务可用，适合构建各类数据流处理应用。
Streamis - 流式应用开发与管理的开源解决方案
DataSphere StudioFlinkGithubStreamis开源项目数据开发流式应用
Streamis是一个开源的流式应用开发和管理系统，基于DataSphere Studio和Linkis构建。它提供FlinkSQL实时开发调试、多版本管理、全生命周期管理等功能，并集成DSS开发流程和Linkis的高并发管理能力。作为开源项目，Streamis整合了DataSphere Studio和Linkis的优势，为流式应用提供全面的开发和管理功能。它支持FlinkSQL实时调试、版本控制、生命周期管理等特性，同时利用DSS和Linkis实现高效开发和稳定运行。Streamis致力于简化流式应用的开发和管理流程，提高开发效率，降低开发门槛，提升管理效率。
kafka-ui - 高效多集群Kafka监控与管理平台
Apache KafkaGithubUIWeb界面开源开源项目监控管理
UI for Apache Kafka是一款开源的Web界面，用于监控和管理Apache Kafka集群。它提供直观仪表板，跟踪集群关键指标，包括代理、主题、分区、生产和消费情况。支持多集群管理、性能监控、消息浏览和动态主题配置，并通过身份验证和基于角色的访问控制确保安全性。该工具为开发者提供简单高效的解决方案，提高Kafka数据流的可观察性和管理效率。
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。
arrow - 高效内存分析引擎 加速大数据处理
Apache ArrowGithub内存分析列式存储开源项目数据处理
Apache Arrow 是一个开源的内存分析开发平台，旨在提高大数据系统的数据处理和传输速度。它提供高效的列式内存格式、IPC格式和Flight RPC协议，并支持多种编程语言。Arrow 的核心技术包括高性能的数据结构、跨语言兼容性和零拷贝数据共享，为现代数据分析应用提供了强大的基础架构支持。
metabase - 直观易用的数据分析工具 助力企业洞察数据价值
GithubMetabase可视化工具开源软件开源项目数据分析数据库连接
Metabase是一款开源的数据分析平台，为企业提供直观的可视化界面和简单的操作方式。该平台支持多种数据库，允许非技术人员进行数据查询和分析。Metabase具备SQL编辑器、交互式仪表板、数据建模和定时报告等功能，并支持嵌入和自定义。其快速部署和适应性使其成为各类组织连接数据与业务洞察的有力工具。
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