AthenaX 开源项目教程

AthenaX 开源项目教程

AthenaX项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ath/AthenaX

项目介绍

AthenaX 是由 Uber 开源的 SQL 流式分析平台,旨在支持大规模生产质量的流式数据处理。AthenaX 能够跨数百台机器扩展,每天处理数百亿实时事件。它使用 SQL 作为查询语言,简化了流式分析任务,使得用户能够轻松地将大规模流式分析应用到生产环境中。

项目快速启动

环境准备

在开始之前,确保你已经安装了以下工具和环境:

  • Java 8 或更高版本
  • Maven
  • Git

克隆项目

首先,克隆 AthenaX 项目到本地:

git clone https://github.com/uber/AthenaX.git
cd AthenaX

构建项目

使用 Maven 构建项目:

mvn clean install

启动 AthenaX

构建完成后,你可以启动 AthenaX 服务。以下是一个简单的启动命令示例:

java -jar athenax-backend/target/athenax-backend-1.0-SNAPSHOT.jar

应用案例和最佳实践

应用案例

AthenaX 在 Uber 内部被广泛应用于多个平台和产品,包括 Michelangelo、UberEATS 的 Restaurant Manager 和 UberPOOL。它每天运行超过 220 个应用,处理数十亿条消息。

最佳实践

  • 资源估算和自动扩展:AthenaX 根据查询和输入数据吞吐量估算所需的 vcore 和内存,并在高峰和非高峰时段自动调整资源,以最大化集群利用率。
  • 故障自动恢复:AthenaX 主节点持续监控所有作业的健康状况,并在节点故障、网络故障或数据中心故障时优雅地恢复作业。

典型生态项目

AthenaX 作为一个流式分析平台,与多个生态项目紧密集成,包括:

  • Apache Flink:AthenaX 基于 Flink 构建,利用其强大的流处理能力。
  • Apache Calcite:AthenaX 使用 Calcite 作为 SQL 解析和优化引擎。
  • Kafka:AthenaX 支持 Kafka 作为数据源,处理实时数据流。

这些生态项目与 AthenaX 一起,共同构建了一个强大的流式分析生态系统。

AthenaX项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ath/AthenaX

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展与成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
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