Metorikku：基于Apache Spark的轻量级ETL框架
项目基础介绍和主要编程语言
Metorikku 是一个基于 Apache Spark 的简化轻量级 ETL（Extract, Transform, Load）框架。该项目的主要编程语言是 Scala，它利用 Apache Spark 的强大功能来处理大规模数据集。Metorikku 的设计目标是简化 ETL 流程的编写和执行，使得开发者能够通过简单的 YAML 配置文件来定义和运行 ETL 任务。
项目核心功能
Metorikku 的核心功能包括：
- 简化配置：通过 YAML 文件定义 ETL 任务的步骤和查询，支持 JSON 格式。
- 数据源和目标支持：支持多种数据源和目标，包括 CSV、JSON、Parquet、JDBC、Kafka、Cassandra、Elasticsearch 等。
- 单元测试和 E2E 测试：提供简单的方式来编写和运行单元测试和端到端测试。
- 本地和集群运行：支持在本地和 Spark 集群上运行 ETL 任务。
- 流处理支持：支持流处理任务，如 Kafka 流数据的处理。
项目最近更新的功能
Metorikku 最近的更新功能包括：
- 流处理测试支持：增加了对流处理任务的测试支持，允许开发者模拟流数据源并进行测试。
- JDBC 查询输出：引入了 JDBC 查询输出功能，允许开发者对数据帧中的每条记录运行 SQL 查询。
- 变量插值：在配置文件中支持环境变量和系统属性的变量插值，增强了配置的灵活性。
- 性能优化：对部分功能进行了性能优化，提升了 ETL 任务的执行效率。
通过这些更新，Metorikku 进一步提升了其在数据处理和 ETL 领域的实用性和灵活性，使得开发者能够更高效地处理和转换大规模数据。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
