# streamx **Repository Path**: git-hub-image/streamx ## Basic Information - **Project Name**: streamx - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2021-05-25 - **Last Updated**: 2024-06-05 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

StreamX logo

Make Flink|Spark easier!!!

**[官网](http://www.streamxhub.com)** | **[更变日志](#)** | **[使用文档](http://www.streamxhub.com/zh/doc)**
[English](README.md) | 中文 # StreamX Make Flink|Spark easier!!! > 一个神奇的框架，让 Flink|Spark 开发更简单 ## 🚀 什么是StreamX     大数据技术如今发展的如火如荼，已经呈现百花齐放欣欣向荣的景象，实时处理流域 `Apache Spark` 和 `Apache Flink` 更是一个伟大的进步，尤其是 `Apache Flink` 被普遍认为是下一代大数据流计算引擎， 我们在使用 `Flink` 时发现从编程模型， 启动配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方， 我们将一些好的经验固化下来并结合业内的最佳实践， 通过不断努力终于诞生了今天的框架 —— `StreamX`， 项目的初衷是 —— 让 `Flink` 开发更简单， 使用 `StreamX` 开发，可以极大降低学习成本和开发门槛， 让开发者只用关心最核心的业务， `StreamX` 规范了项目的配置，鼓励函数式编程，定义了最佳的编程方式，提供了一系列开箱即用的 `Connectors` ，标准化了配置、开发、测试、部署、监控、运维的整个过程， 提供 `Scala` 和 `Java` 两套api， 其最终目的是打造一个一站式大数据平台，流批一体，湖仓一体的解决方案 [![StreamX video](http://assets.streamxhub.com/streamx_player.png)](http://assets.streamxhub.com/streamx.mp4) ![](http://assets.streamxhub.com/streamx-main.png?12345) ![](http://assets.streamxhub.com/streamx-sql.png?12345) ## 🎉 Features * 开发脚手架 * 一系列开箱即用的connectors * 支持项目编译功能(maven 编译) * 在线参数配置 * 支持 `Applicaion` 模式， `Yarn-Per-Job` 模式启动 * 快捷的日常操作(任务`启动`、`停止`、`savepoint`，从`savepoint`恢复) * 支持火焰图 * 支持 `notebook` (在线任务开发) * 项目配置和依赖版本化管理 * 支持任务备份、回滚(配置回滚) * 在线管理依赖(maven pom)和自定义jar * 自定义 udf、连接器等支持 * Flink SQL WebIDE * 支持 Catalog、Hive * 从任务`开发`阶段到`部署管理`全链路支持 * ... ## 🏳‍🌈 组成部分 `Streamx` 由三部分组成，分别是 `streamx-core`，`streamx-pump` 和 `streamx-console` ![](http://assets.streamxhub.com/streamx1.png) ### 1️⃣ streamx-core `streamx-core` 定位是一个开发时框架，关注编码开发，规范了配置文件，按照约定优于配置的方式进行开发，提供了一个开发时 `RunTime Content` 和一系列开箱即用的 `Connector`，扩展了 `DataStream` 相关的方法，融合了`DataStream` 和 `Flink sql` api，简化繁琐的操作，聚焦业务本身，提高开发效率和开发体验 ### 2️⃣ streamx-pump `pump` 是抽水机，水泵的意思，`streamx-pump` 的定位是一个数据抽取的组件，类似于 `flinkx`，基于`streamx-core` 中提供的各种 `connector` 开发，目的是打造一个方便快捷，开箱即用的大数据实时数据抽取和迁移组件，并且集成到 `streamx-console` 中，解决实时数据源获取问题，目前在规划中 ### 3️⃣ streamx-console `streamx-console` 是一个综合实时数据平台，低代码(`Low Code`)平台，可以较好的管理`Flink`任务，集成了项目编译、发布、参数配置、启动、`savepoint`，火焰图(`flame graph`)，`Flink SQL`， 监控等诸多功能于一体，大大简化了 `Flink` 任务的日常操作和维护，融合了诸多最佳实践。旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家，让大公司有能力研发使用的项目，现在人人可以使用， 其最终目标是打造成一个实时数仓，流批一体的一站式大数据解决方案，该平台使用但不仅限以下技术: * [Apache Flink](http://flink.apache.org) * [Apache YARN](http://hadoop.apache.org) * [Spring Boot](https://spring.io/projects/spring-boot/) * [Mybatis](http://www.mybatis.org) * [Mybatis-Plus](http://mp.baomidou.com) * [Flame Graph](http://www.brendangregg.com/FlameGraphs) * [JVM-Profiler](https://github.com/uber-common/jvm-profiler) * [Vue](https://cn.vuejs.org/) * [VuePress](https://vuepress.vuejs.org/) * [Ant Design of Vue](https://antdv.com/) * [ANTD PRO VUE](https://pro.antdv) * [xterm.js](https://xtermjs.org/) * [Monaco Editor](https://microsoft.github.io/monaco-editor/) * ... 感谢以上优秀的开源项目和很多未提到的优秀开源项目，致以最崇高的敬意，特别感谢[Apache Zeppelin](http://zeppelin.apache.org)，[IntelliJ IDEA](https://www.jetbrains.com/idea/)， 感谢 [fire-spark](https://github.com/GuoNingNing/fire-spark) 项目，早期给予的灵感和帮助， 感谢我老婆在项目开发时给予的支持，悉心照顾我的生活和日常，给予我足够的时间开发这个项目 ### 🚀 快速上手 ``` git clone https://github.com/streamxhub/streamx.git cd Streamx mvn clean install -DskipTests -Denv=prod ``` 更多请查看[官网文档](http://www.streamxhub.com/zh/doc/) ## 👻 为什么不是...❓ ### Apache Zeppelin [Apache Zeppelin](http://zeppelin.apache.org)是一个非常优秀的开源项目👏 对 `Flink` 做了很好的支持，`Zeppelin` 创新型的 `notebook` 功能，让开发者非常方便的 `On-line` 编程，快捷的提交任务，语言层面同时支持`Java`，`Scala`，`Python`，国内阿里的章剑峰大佬也在积极推动该项目，向剑峰大佬致以崇高的敬意🙏🙏🙏， 但该项目目前貌似没有解决项目的管理和运维方面的痛点，针对比较复杂的项目和大量的作业管理就有些力不从心了，一般来讲不论是 `DataStream` 作业还是 `Flink SQL` 作业，大概都会经历作业的`开发阶段`，`测试阶段`，`打包阶段`，`上传服务器阶段`，`启动任务阶段`等这些步骤，这是一个链路很长的步骤，且整个过程耗时比较长，体验不好， 即使修改了一个符号，项目改完上线都得走上面的流程，我们期望这些步骤能够动动鼠标一键式解决，还希望至少能有一个任务列表的功能，能够方便的管理任务，可以清楚的看到哪些任务正在运行，哪些停止了，任务的资源消耗情况，可以在任务列表页面一键`启动`或`停止`任务，并且自动管理 `savePoint`，这些问题也是开发者实际开发中会遇到了问题， `streamx-console` 很好的解决了这些痛点，定位是一个一站式实时数据平台，并且开发了更多令人激动的功能(诸如`Flink SQL WebIDE`，`依赖隔离`，`任务回滚`，`火焰图`等) ### FlinkX [FlinkX](http://github.com/DTStack/flinkx) 是基于flink的分布式数据同步工具，实现了多种异构数据源之间高效的数据迁移，定位比较明确，专门用来做数据抽取和迁移，可以作为一个服务组件来使用，`StreamX` 关注开发阶段和任务后期的管理，定位有所不同，`streamx-pump` 模块也在规划中， 致力于解决数据源抽取和迁移，最终会集成到 `streamx-console` 中 ## 🍼 Feedback 你可以快速的提一个[ISSUES](https://github.com/streamxhub/streamx/issues) ，在提之前，请检查问题后再尝试使用以下联系方式！也许你的问题已经被别人问到了，或者已经被回答了。谢谢！ 您可以通过以下方法向我提供反馈或问题： - [快速创建issue!](https://github.com/streamxhub/streamx/issues/new) - [加入社区](#-加入社区) ## 💰 Donation Are you **enjoying this project** ? 👋 StreamX 采用 Apache LICENSE 2.0 许可的开源项目，使用完全免费， 旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家，让大公司有能力研发使用的项目，现在人人都可以使用，流批一体，湖仓一体，数据湖是大数据领域的趋势， StreamX现在离这个目标还有一段距离，还需持续投入，相应的资金支持能更好的持续项目的维护和开发。你可以通过下列的方法来赞助 StreamX 的开发， 欢迎捐助，一起来帮我们做的更好! ☀️ 👊 | 微信支付 | 支付宝 | |:----------|:----------| | Buy Me A Coffee | Buy Me A Coffee | > 所有赞助人将在赞助人名单中显示。 ### 🏅 我的赞助 虚席以待，快快来赞助我们吧，你的名字将出现在这里 ## 💬 加入社区 `Streamx` 已正式开源，现已经进入高速发展模式，如果您觉得还不错请在右上角点一下 `star`，帮忙转发，谢谢 🙏🙏🙏 大家的支持是开源最大动力， 你可以扫下面的二维码加入官方微信群，更多相关信息请访问[官网](http://www.streamxhub.com/#/)
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