ดาวน์โหลด hazelcast - ดาวน์โหลด hazelcast ซอร์สโค้ด

hazelcast

ซอร์สโค้ด JAVA

v5.5.0

ดาวน์โหลด

เฮเซลแคสต์

เฮเซลแคสต์คืออะไร

บริษัทชั้นนำของโลกไว้วางใจให้ Hazelcast ปรับปรุงแอปพลิเคชันให้ทันสมัย และดำเนินการกับข้อมูลที่กำลังเคลื่อนไหวได้ทันทีเพื่อสร้างแหล่งรายได้ใหม่ ลดความเสี่ยง และดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ธุรกิจต่างๆ ใช้ แพลตฟอร์มข้อมูลเรียลไทม์ แบบรวมศูนย์ของ Hazelcast เพื่อประมวลผลข้อมูล สตรีมมิ่ง เพิ่มคุณค่าด้วยบริบทในอดีต และดำเนินการทันทีด้วย ระบบอัตโนมัติมาตรฐานหรือที่ขับเคลื่อนด้วย ML/AI ก่อนที่จะจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลหรือ Data Lake

Hazelcast มีชื่ออยู่ใน Gartner Market Guide to Event Stream Processing และเป็นผู้นำใน GigaOm Radar Report สำหรับแพลตฟอร์มข้อมูลสตรีมมิ่ง หากต้องการเข้าร่วมชุมชน CXO สถาปนิกและนักพัฒนาของแบรนด์ต่างๆ เช่น Lowe's, HSBC, JPMorgan Chase, Volvo, New York Life และอื่นๆ โปรดไปที่ Hazelcast.com

เมื่อใดจึงควรใช้เฮเซลแคสต์

Hazelcast มอบแพลตฟอร์มที่สามารถรองรับปริมาณงานหลายประเภทสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์

การประมวลผลข้อมูลแบบมีสถานะบนข้อมูลสตรีมมิ่งหรือข้อมูลที่เหลือ
การสืบค้นแหล่งข้อมูลสตรีมมิ่งและแบทช์โดยตรงโดยใช้ SQL
การนำเข้าข้อมูลผ่านไลบรารีของตัวเชื่อมต่อและให้บริการโดยใช้คำสั่ง SQL ที่มีความหน่วงต่ำ
ผลักดันการอัปเดตแอปพลิเคชันในกิจกรรม
การส่งข้อความตามคิวหรือการส่งข้อความแบบ Pub-sub ที่มีความหน่วงต่ำ
เข้าถึงข้อมูลเชิงบริบทและธุรกรรมได้อย่างรวดเร็วผ่านรูปแบบการแคช เช่น การอ่าน/เขียนผ่าน และการเขียนตามหลัง
การประสานงานแบบกระจายสำหรับไมโครเซอร์วิส
การจำลองข้อมูลจากภูมิภาคหนึ่งไปยังอีกภูมิภาคหนึ่งหรือระหว่างศูนย์ข้อมูลในภูมิภาคเดียวกัน

คุณสมบัติที่สำคัญ

การประมวลผลข้อมูลแบบระบุสถานะและทนทานต่อข้อผิดพลาดและการสืบค้นผ่านสตรีมข้อมูลและข้อมูลที่เหลือโดยใช้ SQL หรือ API กระแสข้อมูล
ไลบรารีตัวเชื่อมต่อที่ครอบคลุม เช่น Kafka, Hadoop, S3, RDBMS, JMS และอื่นๆ อีกมากมาย
การส่งข้อความแบบกระจายโดยใช้ pub-sub และคิว
การจัดเก็บคีย์-ค่าแบบกระจาย แบ่งพาร์ติชัน และสามารถสืบค้นได้พร้อมตัวฟังเหตุการณ์ ซึ่งสามารถใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลเชิงบริบทเพื่อเพิ่มคุณค่าให้กับสตรีมเหตุการณ์ด้วยเวลาแฝงต่ำ
การบูรณาการอย่างแน่นหนาสำหรับการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Python กับไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูล
Cloud-native ใช้งานสถาปัตยกรรมได้ทุกที่
การดำเนินการหยุดทำงานเป็นศูนย์พร้อมการอัพเกรดแบบต่อเนื่อง
รับประกันการประมวลผลอย่างน้อยหนึ่งครั้งและแน่นอนหนึ่งครั้งสำหรับไปป์ไลน์การประมวลผลสตรีม
การจำลองข้อมูลระหว่างศูนย์ข้อมูลและภูมิภาคทางภูมิศาสตร์โดยใช้ WAN
ประสิทธิภาพระดับไมโครวินาทีสำหรับการค้นหาจุดคีย์-ค่าและ pub-sub
สถาปัตยกรรมการประมวลผลข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์ส่งผลให้มีเวลาแฝง 99.99% ที่ต่ำกว่า 10 มิลลิวินาที สำหรับการสตรีมแบบสอบถามที่มีเหตุการณ์นับล้านต่อวินาที
ไลบรารีไคลเอนต์ใน Java, Python, Node.js, .NET, C++ และ Go

การประมวลผลข้อมูลแบบมีสถานะ

Hazelcast มีกลไกประมวลผลข้อมูลในตัวที่เรียกว่า Jet ซึ่งใช้เพื่อสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแบบสตรีม/เรียลไทม์ และแบบแบตช์/คงที่ที่ยืดหยุ่นได้ โหนดเดียวของ Hazelcast ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถรวมเหตุการณ์ได้ 10 ล้านเหตุการณ์ต่อวินาทีโดยมีเวลาแฝงต่ำกว่า 10 มิลลิวินาที คลัสเตอร์ของโหนด Hazelcast สามารถประมวลผลเหตุการณ์ได้นับพันล้านเหตุการณ์ต่อวินาที

เริ่มต้นเลย

ปฏิบัติตามคู่มือการเริ่มต้นใช้งานเพื่อติดตั้งและเริ่มใช้ Hazelcast

เอกสารประกอบ

อ่านเอกสารเพื่อดูรายละเอียดเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการติดตั้ง Hazelcast และภาพรวมของคุณสมบัติต่างๆ

รับความช่วยเหลือ

คุณสามารถใช้ Slack เพื่อขอความช่วยเหลือเกี่ยวกับ Hazelcast

วิธีการมีส่วนร่วม

ขอขอบคุณที่สนใจร่วมให้ข้อมูล! วิธีที่ง่ายที่สุดคือเพียงส่งคำขอดึง

การสร้างจากแหล่งที่มา

การสร้าง Hazelcast ต้องใช้ JDK 17 เป็นอย่างน้อย ดึงซอร์สล่าสุดจากพื้นที่เก็บข้อมูลและใช้การติดตั้ง Maven (หรือแพ็คเกจ) เพื่อสร้าง:

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

ขอแนะนำให้ใช้สคริปต์ตัวตัด Maven ที่มีมาให้ คุณยังสามารถใช้การกระจาย Maven ในเครื่องด้วยเวอร์ชันเดียวกันกับที่ใช้ในสคริปต์ตัวตัดคำ Maven

นอกจากนี้ ยังมีการสร้าง quick ที่เปิดใช้งานโดยการตั้งค่าคุณสมบัติระบบ -Dquick ที่ข้ามงานตรวจสอบความถูกต้องสำหรับการสร้างภายในเครื่องที่เร็วขึ้น (เช่น การทดสอบ การตรวจสอบความถูกต้องของเช็คสไตล์ javadoc ปลั๊กอินต้นทาง ฯลฯ) และไม่สร้าง extensions และโมดูล distribution