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hazelcast

Code source JAVA

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Noisettecast

Qu'est-ce qu'Hazelcast

Les plus grandes entreprises mondiales font confiance à Hazelcast pour moderniser leurs applications et agir instantanément sur les données en mouvement afin de créer de nouvelles sources de revenus, d'atténuer les risques et de fonctionner plus efficacement. Les entreprises utilisent la plateforme de données unifiée en temps réel de Hazelcast pour traiter les données en streaming , les enrichir avec un contexte historique et prendre des mesures instantanées grâce à une automatisation standard ou basée sur le ML/IA - avant qu'elles ne soient stockées dans une base de données ou un lac de données.

Hazelcast est nommée dans le Gartner Market Guide to Event Stream Processing et leader dans le rapport GigaOm Radar pour les plateformes de streaming de données. Pour rejoindre notre communauté de CXO, d'architectes et de développeurs de marques telles que Lowe's, HSBC, JPMorgan Chase, Volvo, New York Life et autres, visitez hazelcast.com.

Quand utiliser Hazelcast

Hazelcast fournit une plate-forme capable de gérer plusieurs types de charges de travail pour créer des applications en temps réel.

Traitement des données avec état sur des données en streaming ou des données au repos
Interrogation de sources de données en streaming et par lots directement à l'aide de SQL
Ingérer des données via une bibliothèque de connecteurs et les servir à l'aide de requêtes SQL à faible latence
Envoyer des mises à jour aux applications lors d'événements
Messagerie basée sur une file d'attente ou pub-sub à faible latence
Accès rapide aux données contextuelles et transactionnelles via des modèles de mise en cache tels que la lecture/écriture et l'écriture différée
Coordination distribuée pour les microservices
Réplication de données d'une région à une autre ou entre centres de données d'une même région

Principales fonctionnalités

Traitement et interrogation des données avec état et tolérant aux pannes sur les flux de données et les données au repos à l'aide de SQL ou de l'API Dataflow
Une bibliothèque complète de connecteurs tels que Kafka, Hadoop, S3, RDBMS, JMS et bien d'autres
Messagerie distribuée utilisant Pub-Sub et files d'attente
Magasin de valeurs-clés distribué, partitionné et interrogeable avec des écouteurs d'événements, qui peut également être utilisé pour stocker des données contextuelles afin d'enrichir les flux d'événements avec une faible latence
Intégration étroite pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique avec Python dans un pipeline de traitement de données
Architecture cloud native, exécutée partout
Opérations sans temps d'arrêt avec mises à niveau progressives
Garanties de traitement au moins une fois et exactement une fois pour les pipelines de traitement de flux
Réplication des données entre les centres de données et les régions géographiques à l'aide du WAN
Performances en microsecondes pour les recherches de points clé-valeur et les pub-sub
L'architecture unique de traitement des données permet d'obtenir une latence de 99,99 % inférieure à 10 ms pour les requêtes en streaming avec des millions d'événements par seconde.
Bibliothèques clientes en Java, Python, Node.js, .NET, C++ et Go

Traitement des données avec état

Hazelcast dispose d'un moteur de traitement de données intégré appelé Jet, qui peut être utilisé pour créer des pipelines de données en streaming/en temps réel et par lots/statiques qui sont élastiques. Il a été prouvé qu'un seul nœud Hazelcast regroupe 10 millions d'événements par seconde avec une latence inférieure à 10 millisecondes. Un cluster de nœuds Hazelcast peut traiter des milliards d'événements par seconde.

Commencer

Suivez le guide de démarrage pour installer et commencer à utiliser Hazelcast.

Documentation

Lisez la documentation pour plus de détails sur la façon d'installer Hazelcast et un aperçu des fonctionnalités.

Obtenir de l'aide

Vous pouvez utiliser Slack pour obtenir de l'aide avec Hazelcast.

Comment contribuer

Merci de votre intérêt à contribuer ! Le moyen le plus simple consiste simplement à envoyer une pull request.

Construire à partir de la source

La construction de Hazelcast nécessite au minimum JDK 17. Extrayez la dernière source du référentiel et utilisez l'installation (ou le package) Maven pour construire :

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

Il est recommandé d'utiliser le script wrapper Maven inclus. Il est également possible d'utiliser la distribution Maven locale avec la même version que celle utilisée dans le script wrapper Maven.

De plus, il existe une construction quick activée en définissant la propriété système -Dquick qui ignore les tâches de validation pour des constructions locales plus rapides (par exemple, tests, validation de style de contrôle, javadoc, plugins sources, etc.) et ne crée pas extensions ni de modules distribution .

Essai

Tenez compte du fait que la version par défaut exécute des milliers de tests, ce qui peut prendre un temps considérable. Hazelcast dispose de 3 profils de test :

Défaut:
```
./mvnw test
```

pour exécuter des tests rapides/d'intégration (ceux-ci peuvent être exécutés en parallèle sans utiliser le réseau en utilisant le profil -P parallelTest ).

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

pour exécuter des tests qui sont lents ou qui ne peuvent pas être exécutés en parallèle.

Tous les tests :
```
./mvnw test -P all-tests
```

pour exécuter tous les tests en série en utilisant le réseau.

Certains tests nécessitent l'exécution de Docker. Définissez la propriété système -Dhazelcast.disable.docker.tests pour les ignorer.

Lors du développement d'un PR, il suffit d'exécuter localement vos nouveaux tests et certains sous-ensembles de tests associés. Notre générateur de relations publiques se chargera d’exécuter la suite de tests complète.