Fluss 开源项目使用教程

Fluss 开源项目使用教程

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

1. 项目介绍

Fluss 是一个为实时分析构建的流存储系统，它可以作为 Lakehouse 架构中的实时数据层。Fluss 通过支持低延迟、高吞吐量的数据摄入和处理，无缝集成流行的计算引擎如 Apache Flink，同时 Apache Spark 和 StarRocks 也即将支持。Fluss（德语：河流）使得流数据能够持续汇聚、分发并流动到数据湖中，就像一条河流一样。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 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

克隆项目

使用以下命令克隆项目：

git clone https://github.com/alibaba/fluss.git
cd fluss

构建项目

在项目根目录下运行以下命令构建项目：

./mvnw clean package -DskipTests

构建完成后，Fluss 将安装到 build-target 目录下。构建命令使用了 Maven Wrapper（mvnw），以确保使用正确的 Maven 版本。

3. 应用案例和最佳实践

（由于缺乏具体的应用场景和最佳实践信息，以下内容为假设性描述）

应用案例

• 实时数据湖构建：Fluss 可以用于构建实时数据湖，支持快速的数据摄入和分析。
• 流式数据处理：结合 Apache Flink，进行流式数据的实时处理。

最佳实践

• 数据分区：在数据摄入时，合理分区可以提高查询性能。
• 容错机制：确保数据处理的高可用性和容错性。

4. 典型生态项目

Fluss 的生态项目包括但不限于以下几种：

• Fluss Flink 连接器：用于 Apache Flink 的集成。
• Fluss Kafka 连接器：用于 Apache Kafka 的集成。
• Fluss Lakehouse：用于构建 Lakehouse 架构的集成。

以上是关于 Fluss 开源项目的使用教程，希望对您有所帮助。

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