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Hazelcast

O que é Hazelcast

As empresas líderes mundiais confiam na Hazelcast para modernizar aplicações e tomar medidas instantâneas sobre os dados em movimento para criar novos fluxos de receita, mitigar riscos e operar com mais eficiência. As empresas usam a plataforma unificada de dados em tempo real da Hazelcast para processar dados de streaming , enriquecê-los com contexto histórico e tomar medidas instantâneas com automação padrão ou orientada por ML/IA - antes de serem armazenados em um banco de dados ou data lake.

Hazelcast é nomeado no Guia de Mercado Gartner para Processamento de Fluxo de Eventos e líder no Relatório Radar GigaOm para Plataformas de Dados de Streaming. Para se juntar à nossa comunidade de CXOs, arquitetos e desenvolvedores de marcas como Lowe's, HSBC, JPMorgan Chase, Volvo, New York Life e outras, visite hazelcast.com.

Quando usar Hazelcast

Hazelcast fornece uma plataforma que pode lidar com vários tipos de cargas de trabalho para a construção de aplicativos em tempo real.

Processamento de dados com estado em streaming de dados ou dados em repouso
Consultando fontes de dados de streaming e em lote diretamente usando SQL
Ingerindo dados por meio de uma biblioteca de conectores e servindo-os usando consultas SQL de baixa latência
Enviando atualizações para aplicativos em eventos
Mensagens de baixa latência baseadas em fila ou pub-sub
Acesso rápido a dados contextuais e transacionais por meio de padrões de cache, como leitura/gravação e gravação por trás
Coordenação distribuída para microsserviços
Replicar dados de uma região para outra ou entre data centers na mesma região

Principais recursos

Processamento e consulta de dados com estado e tolerantes a falhas em fluxos de dados e dados em repouso usando SQL ou API de fluxo de dados
Uma biblioteca abrangente de conectores como Kafka, Hadoop, S3, RDBMS, JMS e muitos mais
Mensagens distribuídas usando pub-sub e filas
Armazenamento de valores-chave distribuído, particionado e consultável com ouvintes de eventos, que também pode ser usado para armazenar dados contextuais para enriquecer fluxos de eventos com baixa latência
Forte integração para implantação de modelos de aprendizado de máquina com Python em um pipeline de processamento de dados
Arquitetura nativa da nuvem e executada em qualquer lugar
Operações sem tempo de inatividade com atualizações contínuas
Garantias de processamento pelo menos uma vez e exatamente uma vez para pipelines de processamento de fluxo
Replicação de dados entre data centers e regiões geográficas usando WAN
Desempenho em microssegundos para pesquisas de pontos de valor-chave e pub-sub
A arquitetura exclusiva de processamento de dados resulta em latência de 99,99% inferior a 10 ms para consultas de streaming com milhões de eventos por segundo.
Bibliotecas cliente em Java, Python, Node.js, .NET, C++ e Go

Processamento de dados com estado

Hazelcast possui um mecanismo de processamento de dados integrado chamado Jet, que pode ser usado para construir pipelines de dados de streaming/em tempo real e em lote/estático que são elásticos. Foi comprovado que um único nó do Hazelcast agrega 10 milhões de eventos por segundo com latência inferior a 10 milissegundos. Um cluster de nós Hazelcast pode processar bilhões de eventos por segundo.

Comece

Siga o Guia de primeiros passos para instalar e começar a usar o Hazelcast.

Documentação

Leia a documentação para obter detalhes detalhados sobre como instalar o Hazelcast e uma visão geral dos recursos.

Obtenha ajuda

Você pode usar o Slack para obter ajuda com o Hazelcast.

Como contribuir

Obrigado pelo seu interesse em contribuir! A maneira mais fácil é simplesmente enviar uma solicitação pull.

Construindo a partir da fonte

A construção do Hazelcast requer no mínimo JDK 17. Extraia a fonte mais recente do repositório e use a instalação (ou pacote) do Maven para construir:

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

Recomenda-se usar o script wrapper Maven incluído. Também é possível usar a distribuição local do Maven com a mesma versão usada no script wrapper do Maven.

Além disso, há uma compilação quick ativada pela configuração da propriedade de sistema -Dquick que ignora tarefas de validação para compilações locais mais rápidas (por exemplo, testes, validação de estilo de verificação, javadoc, plug-ins de origem, etc.) e não cria extensions e módulos distribution .

Teste

Leve em consideração que a compilação padrão executa milhares de testes que podem levar um tempo considerável. Hazelcast tem 3 perfis de teste:

Padrão:
```
./mvnw test
```

para executar testes rápidos/de integração (aqueles podem ser executados em paralelo sem usar rede usando o perfil -P parallelTest ).

Testes lentos:
```
./mvnw test -P nightly-build
```

para executar testes lentos ou que não podem ser executados em paralelo.

Todos os testes:
```
./mvnw test -P all-tests
```

para executar todos os testes em série usando rede.

Alguns testes exigem que o Docker seja executado. Defina a propriedade do sistema -Dhazelcast.disable.docker.tests para ignorá-los.

Ao desenvolver um PR, é suficiente executar localmente seus novos testes e algum subconjunto de testes relacionado. Nosso construtor de PR cuidará da execução do conjunto de testes completo.