الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>جافا كود المصدر
تنزيل

DataBand (مساعدة البيانات)، والجمع والتنظيف السريع، وإدارة المهام، وتحليل البيانات المجمعة والتدفقية في الوقت الفعلي، وتصور البيانات، والتطوير السريع لقوالب البيانات، ومجموعة أدوات ETL، وعلوم البيانات، وما إلى ذلك. إنها منصة بيانات ضخمة خفيفة الوزن وقفة واحدة. نحن ملتزمون بتقديم الحلول المثلى من خلال تقديم التطبيقات الذكية وتحليل البيانات والخدمات الاستشارية.

كومة التكنولوجيا

تخزين

التخزين الموزع: HDFS، HBase

التخزين العلائقي للصفوف: MySQL، Oracle

تخزين العمود: ClickHouse

تخزين عائلة العمود: HBase، Cassandra

مكتبة المستندات: ElasticSearch، MongoDB

احسب

محرك الحوسبة: المعزوفة، خلية

معالجة الدفق: العاصفة، فلينك

مدمج

المسايل

فوز الملف

لوغستاش

مكدس التكنولوجيا الأمامية

فيو

واجهة المستخدم للعنصر

مكدس التكنولوجيا الخلفية

التمهيد الربيع

سحابة الربيع

ماي باتيس

وصف المشروع

البيانات الضخمة تحاكي مصادر البيانات لتوليد البيانات (هندسة إعداد البيانات)

مصدر البيانات

databand-mock-api: أداة محاكاة الواجهة، تحاكي واجهة برمجة تطبيقات نظام الأعمال؛

databand-mock-log: أداة محاكاة السجل، تقوم يدويًا بإنشاء كمية كبيرة من بيانات السجل لتصحيح الأخطاء والاختبار، مثل Syslog، log، إنشاء CSV، Json، MySQL حقن، كتابة RPC، NetCat، وما إلى ذلك؛

databand-mock-mq: أداة محاكاة السجل، التي تولد كمية كبيرة من بيانات السجل لتصحيح الأخطاء والاختبار من خلال كتابة MQ، مثل كتابة RaadfdsitMQ وكتابة كافكا وما إلى ذلك؛

databand-mock-hadoop: أداة محاكاة سجل البيانات الضخمة، المتعلقة بـ hdfs وmapreduce؛

جمع البيانات وتنظيفها (مشروع تنظيف التجميع)

databand-etl-mysql_ods: جمع وتنظيف بيانات MySQL مثل MySQL إلى مكتبة ods الوسيطة المؤقتة (بما في ذلك Redis وKafka وما إلى ذلك)؛

databand-etl-mysql_olap: جمع بيانات MySQL وتنظيفها في مستودع بيانات OLAP؛

databand-etl-mysql_hadoop: جمع بيانات MySQL وتنظيفها إلى وحدة تخزين Hadoop الموزعة؛

databand-etl-logfile_ods: جمع وتنظيف ملفات السجل شبه المنظمة، مثل بيانات json وxml وlog وcsv، إلى مكتبة ods المتوسطة المؤقتة؛

databand-etl-logfile_olap: جمع بيانات ملف السجل شبه المنظم وتنظيفها في مستودع بيانات OLAP؛

databand-etl-logfile_hadoop: جمع بيانات ملف السجل وتنظيفها إلى وحدة تخزين Hadoop الموزعة؛

databand-etl-mq_ods: جمع البيانات من خلال استهلاك MQ وإدخالها في قاعدة بيانات ods؛

databand-etl-mq_olap: جمع البيانات من خلال استهلاك MQ وإدخالها في مكتبة OLAP؛

databand-etl-mq_hadoop: جمع البيانات من خلال استهلاك MQ وإدخال Hadoop؛- databand-ml: هندسة علوم البيانات؛

وظيفة تحليل البيانات (مشروع جدولة الوظائف المجدولة)

databand-job-springboot: خدمة جدولة مهام المهام المجدولة، تدعم مهام shell وhive وpython وspark-sql وjava jar.

databand-streamjob-springboot: وظيفة دفق البيانات، تدعم استهلاك بيانات kafka إلى Clickhouse، وmysql، وes، وما إلى ذلك.

بوابة تحليل البيانات (إدارة الواجهة الخلفية ومشروع العرض الأمامي)

databand-admin-ui: مشروع واجهة مستخدم أمامية خالصة مع فصل الواجهة الأمامية والخلفية وعرض البيانات (لم يتم تطويره حاليًا)؛

databand-admin-thymeleaf: أذونات الواجهة الخلفية والعلاقات وإدارة تكوين الموقع (الواجهة الأمامية والخلفية غير منفصلة، ​​قيد التطوير)، استنادًا إلى إطار عمل Ruoyi؛

databand-admin-api: خدمة واجهة برمجة تطبيقات البيانات؛

أدوات إدارة نطاق البيانات: مجموعة أدوات BI؛

بيانات البث المباشر

databand-rt-flinkstreaming: معالجة تدفق البيانات في الوقت الحقيقي من flink. بشكل رئيسي الكهروضوئية والأشعة فوق البنفسجية، بما في ذلك الاستخدام الأساسي مثل النافذة، والتجميع، والتأخير، والعلامة المائية، والإحصاءات، ونقاط التفتيش، وما إلى ذلك؛

databand-rt-redis: بعض وحدات تخزين ذاكرة التخزين المؤقت للمعالجة في الوقت الفعلي؛

databand-rt-sparkstreaming: معالجة دفق البيانات في الوقت الفعلي، على غرار وظيفة flink، والتدفق المنظم بشكل أساسي؛

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل
تعليقات المستخدمين