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Hazelcast

¿Qué es Hazelcast?

Las empresas líderes del mundo confían en Hazelcast para modernizar las aplicaciones y tomar medidas instantáneas sobre los datos en movimiento para crear nuevas fuentes de ingresos, mitigar el riesgo y operar de manera más eficiente. Las empresas utilizan la plataforma de datos unificada en tiempo real de Hazelcast para procesar datos en streaming , enriquecerlos con contexto histórico y tomar medidas instantáneas con automatización estándar o impulsada por ML/AI , antes de que se almacenen en una base de datos o lago de datos.

Hazelcast figura en la Guía de mercado de Gartner para el procesamiento de transmisiones de eventos y es líder en el Informe de radar GigaOm para plataformas de transmisión de datos. Para unirse a nuestra comunidad de CXO, arquitectos y desarrolladores de marcas como Lowe's, HSBC, JPMorgan Chase, Volvo, New York Life y otras, visite hazelcast.com.

Cuándo utilizar Hazelcast

Hazelcast proporciona una plataforma que puede manejar múltiples tipos de cargas de trabajo para crear aplicaciones en tiempo real.

Procesamiento de datos con estado sobre datos en streaming o datos en reposo
Consultar fuentes de datos por lotes y de transmisión directamente usando SQL
Ingerir datos a través de una biblioteca de conectores y servirlos mediante consultas SQL de baja latencia.
Envío de actualizaciones a aplicaciones sobre eventos
Mensajería pub-sub o basada en colas de baja latencia
Acceso rápido a datos contextuales y transaccionales a través de patrones de almacenamiento en caché como lectura/escritura y escritura retrasada.
Coordinación distribuida para microservicios.
Replicar datos de una región a otra o entre centros de datos en la misma región

Características clave

Procesamiento de datos con estado y tolerante a fallas y consultas sobre flujos de datos y datos en reposo mediante SQL o API de flujo de datos
Una biblioteca completa de conectores como Kafka, Hadoop, S3, RDBMS, JMS y muchos más
Mensajería distribuida usando pub-sub y colas
Almacén de valores-clave distribuido, particionado y consultable con detectores de eventos, que también se puede utilizar para almacenar datos contextuales para enriquecer los flujos de eventos con baja latencia.
Estrecha integración para implementar modelos de aprendizaje automático con Python en una canalización de procesamiento de datos
Arquitectura nativa de la nube y ejecutable en todas partes
Operaciones sin tiempo de inactividad con actualizaciones continuas
Garantías de procesamiento de al menos una vez y exactamente una vez para canalizaciones de procesamiento de flujo
Replicación de datos entre centros de datos y regiones geográficas mediante WAN
Rendimiento de microsegundos para búsquedas de puntos clave-valor y pub-sub
La arquitectura de procesamiento de datos única da como resultado una latencia del 99,99 % de menos de 10 ms para consultas de transmisión con millones de eventos por segundo.
Bibliotecas cliente en Java, Python, Node.js, .NET, C++ y Go

Procesamiento de datos con estado

Hazelcast tiene un motor de procesamiento de datos incorporado llamado Jet, que se puede utilizar para crear canales de datos elásticos tanto de transmisión/en tiempo real como por lotes/estáticos. Se ha demostrado que un solo nodo de Hazelcast agrega 10 millones de eventos por segundo con una latencia inferior a 10 milisegundos. Un grupo de nodos Hazelcast puede procesar mil millones de eventos por segundo.

Empezar

Siga la Guía de introducción para instalar y comenzar a utilizar Hazelcast.

Documentación

Lea la documentación para obtener detalles detallados sobre cómo instalar Hazelcast y una descripción general de las funciones.

Obtener ayuda

Puedes usar Slack para obtener ayuda con Hazelcast.

Cómo contribuir

¡Gracias por tu interés en contribuir! La forma más sencilla es simplemente enviar una solicitud de extracción.

Construyendo desde la fuente

La compilación de Hazelcast requiere como mínimo JDK 17. Extraiga la fuente más reciente del repositorio y use la instalación (o paquete) de Maven para compilar:

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

Se recomienda utilizar el script contenedor Maven incluido. También es posible utilizar la distribución local de Maven con la misma versión que se utiliza en el script contenedor de Maven.

Además, hay una compilación quick que se activa configurando la propiedad del sistema -Dquick que omite las tareas de validación para compilaciones locales más rápidas (por ejemplo, pruebas, validación de estilo de verificación, javadoc, complementos fuente, etc.) y no crea extensions ni módulos distribution .

Pruebas

Tenga en cuenta que la compilación predeterminada ejecuta miles de pruebas que pueden llevar una cantidad de tiempo considerable. Hazelcast tiene 3 perfiles de prueba:

Por defecto:
```
./mvnw test
```

para ejecutar pruebas rápidas/de integración (aquellas se pueden ejecutar en paralelo sin usar la red usando -P parallelTest ).

Pruebas lentas:
```
./mvnw test -P nightly-build
```

ejecutar pruebas que son lentas o que no se pueden ejecutar en paralelo.

Todas las pruebas:
```
./mvnw test -P all-tests
```

para ejecutar todas las pruebas en serie utilizando la red.

Algunas pruebas requieren la ejecución de Docker. Establezca la propiedad del sistema -Dhazelcast.disable.docker.tests para ignorarlos.

Al desarrollar un PR, es suficiente ejecutar sus nuevas pruebas y algún subconjunto de pruebas relacionadas localmente. Nuestro creador de relaciones públicas se encargará de ejecutar el conjunto de pruebas completo.