环绕（Envelope）：Apache Spark的数据处理利器

环绕（Envelope）：Apache Spark的数据处理利器

envelopeBuild configuration-driven ETL pipelines on Apache Spark项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/env/envelope

项目介绍

Envelope是一个基于配置的Apache Spark框架，它简化了Spark数据处理管道的开发。作为一个预置的Spark应用，它实现了ETL流程中常见的许多任务，而且在很多情况下，无需编写代码就能构建大型管道。当需要定制化功能时，Envelope提供了可扩展的核心功能插件点。无论是在批处理还是流处理模式下，Envelope都能工作。

项目技术分析

Envelope的关键在于其强大的配置驱动能力。通过配置文件，你可以定义一个图形化的Spark SQL查询网络，从Apache Kafka流式读取事件数据并与参考数据联接，将RDBMS表数据写入到Apache Parquet文件，甚至自动合并到缓慢变化的维度中。对于复杂的业务规则，你可以插入自定义DataFrame转换逻辑。

项目及技术应用场景

• 金融订单处理：模拟接收金融订单和执行信息，并追踪订单的历史状态，适用于金融行业。
• 交通状况分析：收集并计算交通拥堵情况，可用于城市智能交通系统。
• 数据存储与迁移：读取JSON文件并将其写回HDFS上的Avro文件，适用于大数据存储与迁移场景。
• 审计日志管理：实时摄入Cloudera Navigator的审计事件到Kudu、HDFS和Solr，对数据安全和合规性监控至关重要。

项目特点

• 零编码或少量编码：许多常见任务可通过配置完成，减少了大量编码工作。
• 扩展性强：内置多种输入、衍生器和规划器，同时支持自定义开发以满足特定需求。
• 多模式支持：既支持批处理也支持流处理，适应各种数据处理场景。
• 灵活的决策机制：动态选择运行哪些部分的管道，实现灵活的流程控制。
• 全面的安全性：提供在安全集群环境中运行的指南，确保数据安全。

快速上手

要开始使用Envelope，首先确保环境满足Apache Spark 2.1.0以上的版本以及其他相关组件的要求。然后，可以从GitHub的发布页面下载Envelope的jar包，或者直接编译源码。运行示例管道时，只需提交配置文件给Spark即可。

Envelope的详细文档包括用户指南、配置规范、输入指南等多个方面，提供了深入的使用指导和支持。

如果你想让你的Spark应用变得更为高效和灵活，不妨尝试一下Envelope，让我们一起探索数据处理的新世界！

envelopeBuild configuration-driven ETL pipelines on Apache Spark项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/env/envelope