# StreamX

**Repository Path**: james19933/streamx

## Basic Information

- **Project Name**: StreamX
- **Description**: 一个神奇的框架,让流处理更简单, Flink & Spark 极速开发框架, 一站式云原生大数据实时平台.
- **Primary Language**: Scala
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: dev
- **Homepage**: http://www.streamxhub.com
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 381
- **Created**: 2022-10-05
- **Last Updated**: 2022-10-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

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    <h1>
        <a href="https://streampark.apache.org" target="_blank" rel="noopener noreferrer">
        <img width="600" src="https://streampark.apache.org/image/logo_name.png" alt="StreamPark logo">
        </a>
    </h1>
    <strong style="font-size: 1.5rem">Make stream processing easier!!!</strong>
</div>

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  <img src="https://tokei.rs/b1/github/apache/streampark">
  <img src="https://img.shields.io/github/v/release/apache/streampark.svg">
  <img src="https://img.shields.io/github/stars/apache/streampark">
  <img src="https://img.shields.io/github/forks/apache/streampark">
  <img src="https://img.shields.io/github/issues/apache/streampark">
  <img src="https://img.shields.io/github/downloads/apache/streampark/total.svg">
  <img src="https://img.shields.io/github/languages/count/apache/streampark">
  <a href="https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html"><img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-4EB1BA.svg"></a>
</p>


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**[官网](https://streampark.apache.org)** |
**[使用文档](https://streampark.apache.org/docs/intro)**

</div>

#### [English](README.md) | 中文

# Apache StreamPark (Incubating)

Make stream processing easier

> 一个神奇的框架，让流处理更简单。

## 🚀 什么是 StreamPark

实时即未来，在实时处理流域 `Apache Spark` 和 `Apache Flink` 是一个伟大的进步，尤其是 `Apache Flink` 被普遍认为是下一代大数据流计算引擎。我们在使用 `Flink` & `Spark` 时发现从编程模型、参数配置到项目部署、运维管理都有很多可以抽象共用的地方，我们将一些好的经验固化下来并结合业内的最佳实践。通过不断努力，终于诞生了今天的框架 —— `StreamPark`。项目的初衷是 —— **让流处理更简单**。

使用 `StreamPark` 开发，可以极大降低学习成本和开发门槛，让开发者只用关心最核心的业务。`StreamPark` 规范了项目的配置，鼓励函数式编程，定义了最佳的编程方式，提供了一系列开箱即用的 `Connectors`，标准化了配置、开发、测试、部署、监控、运维的整个过程，提供了 Scala/Java 两套 API，其最终目的是打造一个一站式大数据平台，流批一体、湖仓一体的解决方案。

## 🎉 Features

* Apache Flink & Spark 开发脚手架
* 提供了一系列开箱即用的 Connectors
* 支持项目编译功能（Maven 编译）
* 多版本 Flink & Spark 支持
* Scala 2.11 / 2.12 支持
* 一站式的流任务管理平台
* 支持不限于 Catalog、OLAP、streaming-warehouse
* ...

![](https://streampark.apache.org/image/dashboard.png)

![](https://user-images.githubusercontent.com/13284744/142746864-d807d728-423f-41c3-b90d-45ce2c21936b.png)

## 🚀 快速上手

请查看[官网文档](https://streampark.apache.org/docs/intro)了解更多使用信息

## 💋 谁在使用

诸多公司和组织将 StreamPark 用于研究、生产和商业产品中，如果您也在使用 ? 可以在[这里添加](https://github.com/apache/streampark/issues/163)

![我们的用户](https://streampark.apache.org/image/users.png)

## 🏆 我们的荣誉

我们获得了一些珍贵的荣誉，这份荣誉属于参加建设 StreamPark 的每一位朋友，谢谢大家!

![](https://user-images.githubusercontent.com/13284744/142746797-85ebf7b4-4105-4b5b-a023-0689c7fd1d2d.png)

![](https://user-images.githubusercontent.com/13284744/174478150-78e078b2-739f-49a3-8d49-d4763a01268f.jpg)

## 🤝 我要贡献

[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](https://github.com/apache/streampark/pulls)

如果你希望参与贡献 欢迎 [Pull Request](https://github.com/apache/streampark/pulls)，或给我们 [报告 Bug](https://github.com/apache/streampark/issues/new/choose)。

> 强烈推荐阅读 [《提问的智慧》](https://github.com/ryanhanwu/How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way)(**本指南不提供此项目的实际支持服务！**)、[《如何有效地报告 Bug》](http://www.chiark.greenend.org.uk/%7Esgtatham/bugs-cn.html)、[《如何向开源项目提交无法解答的问题》](https://zhuanlan.zhihu.com/p/25795393)，更好的问题更容易获得帮助。

感谢所有向 StreamPark 贡献的朋友!

<a href="https://github.com/apache/streampark/graphs/contributors">
    <img src="https://contrib.rocks/image?repo=apache/streampark" />
</a>


## ⏰ Contributor Over Time

[![Stargazers Over Time](https://contributor-overtime-api.git-contributor.com/contributors-svg?chart=contributorOverTime&repo=apache/incubator-streampark)](https://git-contributor.com?chart=contributorOverTime&repo=apache/incubator-streampark)

## 👍Stargazers Over Time

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