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Hazelcast

Was ist Hazelcast?

Weltweit führende Unternehmen vertrauen auf Hazelcast, wenn es darum geht, Anwendungen zu modernisieren und sofort auf übertragene Daten zu reagieren, um neue Einnahmequellen zu erschließen, Risiken zu mindern und effizienter zu arbeiten. Unternehmen nutzen die einheitliche Echtzeit-Datenplattform von Hazelcast, um Streaming -Daten zu verarbeiten, sie mit historischem Kontext anzureichern und mit Standard- oder ML/KI-gesteuerter Automatisierung sofort Maßnahmen zu ergreifen – bevor sie in einer Datenbank oder einem Data Lake gespeichert werden.

Hazelcast wird im Gartner Market Guide to Event Stream Processing genannt und ist ein führender Anbieter im GigaOm Radar Report für Streaming-Datenplattformen. Um unserer Community aus CXOs, Architekten und Entwicklern von Marken wie Lowe's, HSBC, JPMorgan Chase, Volvo, New York Life und anderen beizutreten, besuchen Sie hazelcast.com.

Wann sollte Hazelcast verwendet werden?

Hazelcast bietet eine Plattform, die mehrere Arten von Arbeitslasten zum Erstellen von Echtzeitanwendungen verarbeiten kann.

Zustandsbehaftete Datenverarbeitung über Streaming-Daten oder Daten im Ruhezustand
Direktes Abfragen von Streaming- und Batch-Datenquellen mithilfe von SQL
Daten über eine Bibliothek von Konnektoren aufnehmen und mithilfe von SQL-Abfragen mit geringer Latenz bereitstellen
Übertragen von Aktualisierungen an Anwendungen bei Ereignissen
Warteschlangenbasiertes oder Pub-Sub-Messaging mit geringer Latenz
Schneller Zugriff auf Kontext- und Transaktionsdaten über Caching-Muster wie Read/Write-Through und Write-Behind
Verteilte Koordination für Microservices
Replizieren von Daten von einer Region in eine andere oder zwischen Rechenzentren in derselben Region

Hauptmerkmale

Zustandsbehaftete und fehlertolerante Datenverarbeitung und Abfrage von Datenströmen und ruhenden Daten mithilfe von SQL oder der Datenfluss-API
Eine umfassende Bibliothek mit Konnektoren wie Kafka, Hadoop, S3, RDBMS, JMS und vielen mehr
Verteiltes Messaging über Pub-Sub und Warteschlangen
Verteilter, partitionierter, abfragbarer Schlüsselwertspeicher mit Ereignis-Listenern, der auch zum Speichern von Kontextdaten zur Anreicherung von Ereignisströmen mit geringer Latenz verwendet werden kann
Enge Integration für die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit Python in einer Datenverarbeitungspipeline
Cloud-native, überall lauffähige Architektur
Betrieb ohne Ausfallzeiten mit fortlaufenden Upgrades
Mindestens einmal und genau einmal Verarbeitungsgarantien für Stream-Verarbeitungspipelines
Datenreplikation zwischen Rechenzentren und geografischen Regionen mithilfe von WAN
Mikrosekundenleistung für Schlüsselwertpunktsuchen und Pub-Sub
Die einzigartige Datenverarbeitungsarchitektur führt zu einer Latenz von 99,99 % von unter 10 ms für Streaming-Abfragen mit Millionen von Ereignissen pro Sekunde.
Client-Bibliotheken in Java, Python, Node.js, .NET, C++ und Go

Zustandsbehaftete Datenverarbeitung

Hazelcast verfügt über eine integrierte Datenverarbeitungs-Engine namens Jet, mit der sowohl elastische Streaming-/Echtzeit- als auch Batch-/statische Datenpipelines erstellt werden können. Es wurde nachgewiesen, dass ein einzelner Hazelcast-Knoten 10 Millionen Ereignisse pro Sekunde mit einer Latenz von weniger als 10 Millisekunden aggregiert. Ein Cluster von Hazelcast-Knoten kann Milliarden Ereignisse pro Sekunde verarbeiten.

Legen Sie los

Befolgen Sie die Anleitung „Erste Schritte“, um Hazelcast zu installieren und zu verwenden.

Dokumentation

In der Dokumentation finden Sie ausführliche Informationen zur Installation von Hazelcast und einen Überblick über die Funktionen.

Holen Sie sich Hilfe

Sie können Slack verwenden, um Hilfe zu Hazelcast zu erhalten.

So können Sie einen Beitrag leisten

Vielen Dank für Ihr Interesse an einer Mitarbeit! Am einfachsten ist es, einfach eine Pull-Anfrage zu senden.

Aus der Quelle bauen

Für die Erstellung von Hazelcast ist mindestens JDK 17 erforderlich. Ziehen Sie die neueste Quelle aus dem Repository und verwenden Sie die Maven-Installation (oder das Maven-Paket), um Folgendes zu erstellen:

$ git pull origin master
$ ./mvnw clean package -DskipTests

Es wird empfohlen, das mitgelieferte Maven-Wrapper-Skript zu verwenden. Es ist auch möglich, die lokale Maven-Distribution mit derselben Version zu verwenden, die im Maven-Wrapper-Skript verwendet wird.

Darüber hinaus gibt es einen quick , der durch Festlegen der Systemeigenschaft -Dquick aktiviert wird, der Validierungsaufgaben für schnellere lokale Builds überspringt (z. B. Tests, Checkstyle-Validierung, Javadoc, Quell-Plugins usw.) und keine extensions und distribution erstellt.

Testen

Bedenken Sie, dass der Standard-Build Tausende von Tests ausführt, was eine beträchtliche Zeit in Anspruch nehmen kann. Hazelcast verfügt über drei Testprofile:

Standard:
```
./mvnw test
```

um Schnell-/Integrationstests auszuführen (diese können parallel ohne Verwendung des Netzwerks ausgeführt werden, indem das Profil -P parallelTest verwendet wird).

Langsame Tests:
```
./mvnw test -P nightly-build
```

um Tests auszuführen, die entweder langsam sind oder nicht parallel ausgeführt werden können.

Alle Tests:
```
./mvnw test -P all-tests
```

um alle Tests seriell über das Netzwerk auszuführen.

Für einige Tests ist die Ausführung von Docker erforderlich. Legen Sie die Systemeigenschaft -Dhazelcast.disable.docker.tests fest, um sie zu ignorieren.

Bei der Entwicklung einer PR reicht es aus, Ihre neuen Tests und einige zugehörige Teilmengen von Tests lokal auszuführen. Unser PR-Builder kümmert sich um die Ausführung der gesamten Testsuite.