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esper

开源实时数据流处理和复杂事件分析组件

Esper是一个用于Java和.NET平台的复杂事件处理(CEP)、流式SQL和事件序列分析组件。它支持实时数据流处理、复杂事件分析和流式SQL查询。Esper以GPL v2许可证开源,也提供商业授权选项。项目持续更新,9.0.0版本后要求Java 17环境。Esper为开发者提供了灵活的实时数据处理工具。

deepstream.io - 开源实时服务器框架 支持数据同步消息传递和远程调用
GithubRPCdeepstream实时服务器开源项目数据同步消息传递
deepstream是一个受金融交易技术启发的开源实时服务器框架。它提供记录、事件和RPC三大核心功能,支持高效率大规模的数据同步、消息传递和远程调用。该框架适用于开发各类实时应用,并具备完善的身份验证和权限控制机制。deepstream安装便捷,使用简单,拥有活跃的社区支持。
perspective - 交互式大规模数据分析与实时可视化工具
GithubPerspective交互式分析开源项目数据分析数据可视化流数据处理
Perspective是一款专为大规模和实时数据集设计的交互式分析与可视化工具。该工具采用C++编写的高效流式查询引擎,支持Apache Arrow格式,并集成了基于ExprTK的列式表达语言。用户可通过Perspective创建自定义报告、仪表板和应用,支持浏览器独立部署或与Python和JupyterLab协同使用。此外,Perspective还提供了跨框架的用户界面组件和JupyterLab插件,为数据分析人员和开发者提供了全面的解决方案。
great-open-source-project - GitHub和Gitee优质开源项目汇集平台
GitHubGithubJava前端技术开源项目编程语言
平台专注于收集GitHub和Gitee两大代码托管平台的优质开源项目,涵盖范围广泛,包括主流编程语言、开发框架、实用工具等。通过定期更新和系统整理,为开发者提供一站式的技术资源库,助力探索前沿技术和最佳实践。用户可直接在线浏览和体验这些精选项目。
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。
EventFlow - 简化DDD实现的CQRS和事件溯源框架
CQRSEventFlowGithub事件溯源开源项目微服务领域驱动设计
EventFlow是一个开源的CQRS和事件溯源框架,旨在简化领域驱动设计的实现。该框架提供合理的默认配置,支持高度定制,无需后台线程。EventFlow具有多种事件存储选项,包括内存、文件和SQL Server等,同时支持订阅者、读模型、快照、Saga和查询等功能。它采用MIT许可证,适合构建可扩展的DDD应用。
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。
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。
jd-easyflow - 通用流程编排组件 支持服务编排工作流和审计
GithubJDEasyFlow工作流开源项目服务编排流程编排状态机
JDEasyFlow是一个通用流程编排组件,适用于服务编排、工作流和审计等场景。它采用流程引擎或状态机作为底层架构,支持JSON格式的流程定义。该项目还提供BPMN模块,实现基于BPMN的流程定义和可视化功能。JDEasyFlow具有易用性、灵活性和可扩展性,开发者可以快速上手并理解其原理。此外,它还支持流程数据持久化、审计和异常重试等扩展功能。
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。
TDengine - 高性能时序数据库助力工业物联网数据管理
GithubTDengine大数据实时数据处理开源项目时序数据库物联网
TDengine是为工业物联网设计的高性能时序数据库,每天可处理PB级传感器数据。它提供实时数据摄取、存储、分析和分发功能,支持高效SQL查询、时间窗口查询和集群部署。TDengine为主流编程语言提供客户端库,适用于从独立开发者到大型企业的各类用户,助力传统行业数字化转型,充分挖掘数据价值。
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