fluss：实时数据分析的流存储解决方案

fluss：实时数据分析的流存储解决方案

fluss Fluss is a streaming storage built for real-time analytics. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flu/fluss

项目介绍

在数据技术飞速发展的今天，实时数据分析已成为企业决策的重要支撑。fluss（发音 /flus/，德语意为“河流”）是一个专为实时分析设计的流存储解决方案，它能够作为 Lakehouse 架构中的实时数据层，填补数据流与数据 Lakehouse 之间的鸿沟。

fluss 通过支持低延迟、高吞吐量的数据摄入与处理，无缝地与 Apache Flink 等流行的计算引擎集成，Apache Spark 和 StarRocks 的支持也在路上。它让流数据像河流一样持续汇聚、分发并流向数据湖，为企业提供高效、可靠的实时数据分析能力。

项目技术分析

fluss 的构建依赖于一系列成熟的开源技术和框架。以下是构建 fluss 所需的基本环境：

• 类 Unix 环境（我们使用 Linux、Mac OS X、Cygwin、WSL）
• Git
• Maven（版本 >= 3.8.6）
• Java 8 或 11

构建过程采用 Maven Wrapper (mvnw) 来确保使用正确的 Maven 版本，以下是构建命令：

git clone https://github.com/alibaba/fluss.git
cd fluss
./mvnw clean package -DskipTests

构建完成后，fluss 将安装到 build-target 目录下。

项目及技术应用场景

fluss 的设计理念和应用场景主要围绕实时数据分析，以下是一些具体的应用场景：

1. 实时数据湖构建：fluss 可以作为数据湖的实时数据层，支持数据实时摄入，为后续的数据分析和处理提供基础。

2. 流式数据处理：利用 Apache Flink 等计算引擎，fluss 可以实现高效的流式数据处理，适用于实时监控、日志分析等场景。

3. 实时数据集成：fluss 支持多种数据源和目标系统的集成，帮助用户构建统一的数据处理平台。

4. 实时数据查询：fluss 提供了实时数据查询功能，使得用户可以快速获取数据，支持实时决策。

项目特点

以下是 fluss 的一些主要特点：

1. 高吞吐量与低延迟：fluss 通过优化的数据处理流程，实现了高吞吐量和低延迟的数据摄入和处理。

2. 易于集成：fluss 支持与多种流行的计算引擎和存储系统集成，如 Apache Flink、Apache Spark 和 StarRocks。

3. 开箱即用：fluss 提供了详细的文档和快速开始指南，使得用户可以快速上手和使用。

4. 可扩展性：fluss 的架构设计具有良好的可扩展性，可以适应不同规模的数据处理需求。

5. 社区支持：作为开源项目，fluss 拥有活跃的社区支持，不断优化和完善。

总结而言，fluss 是一个强大的实时数据分析流存储解决方案，能够帮助用户高效地处理和分析实时数据，为企业决策提供有力的支持。通过其高吞吐量、低延迟和易于集成的特点，fluss 在现代数据架构中占据了一席之地，是数据工程师和分析师不容错过的工具。

fluss Fluss is a streaming storage built for real-time analytics. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flu/fluss