StreamPark + PiflowX 打造新一代大数据计算处理平台

🚀 什么是PiflowX

PiFlow 是一个基于分布式计算框架 Spark 开发的大数据流水线系统。该系统将数据的采集、清洗、计算、存储等各个环节封装成组件，以所见即所得方式进行流水线配置。简单易用，功能强大。它具有如下特性：

简单易用：可视化配置流水线，实时监控流水线运行状态，查看日志；
功能强大：提供 100 + 的数据处理组件，包括 Hadoop 、Spark、MLlib、Hive、Solr、Redis、MemCache、ElasticSearch、JDBC、MongoDB、HTTP、FTP、XML、CSV、JSON 等，同时集成了微生物领域的相关算法；
扩展性强：支持自定义开发数据处理组件；
性能优越：基于分布式计算引擎 Spark 开发。

Piflow架构图：
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在实时化的大趋势下，Flink 已经成为实时计算行业的事实标准。我们看到，不光是阿里巴巴，国内外各个领域的头部厂商，都把 Flink 做为实时计算的技术底座，国内有字节跳动、腾讯、华为，国外有 Netflix、Uber 等等。

为了流水线处理系统支持flink引擎，PiflowX应运而生，PiflowX基于Piflow二次开发（在此，向piflow作者和全体开发人员致敬！！！），对核心框架进行了重构，使算子组件接口抽象与计算引擎完全解耦，组件实现侧则完全由spark或flink API实现。采用这种架构虽然实现代价高，后期维护困难，但好处也是显而易见的，首先，组件完全由引擎自身API构成，天然可插拔，天然支持多版本。其次，可最大化和自由的使用引擎各自的特性，不会因为为了统一实现而不得不舍弃某些高级特性或功能。最后不会因为数据抽象和转换而造成性能损失，毕竟PilfowX是一款大数据处理系统！

下图是改造后spark和flink分别实现的组件算子模块。

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PiflowX架构图：

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任务侧添加了引擎类型（engineType）字段，这样便可识别底层实现组件。目前flink实现了大约40种组件，spark则是piflow原生实现的100+种组件。

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flink类型任务：
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spark类型任务：
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PiflowX任务运行DEMO:

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在二开的过程中，也发现了piflow存在的一些问题：

由于piflow原生是基于spark的，现在增加了flink的实现，flink工作模式众多，因此任务运维这块工作量和难度都比较大！！！
piflow webui美观度上还是欠缺一点（纯属个人意见，没有别的意思，望piflow各位开发者见谅），技术栈基于vue2,组件实现上代码量偏大。如果在原有基础上迁移到vue3和其他ui框架上，工作量无疑是个天文数字！！！

基于以上两点，便考虑在开源产品中寻找一款基于flink开发的产品，UI美观又大气的产品进行整合。不出意外的很轻松的找到了StreamPark。

🚀 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, 启动配置到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 开发流处理作业, 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和java两套 Api, 并且提供了一个一站式的流处理作业开发管理平台, 从流处理作业开发到上线全生命周期都做了支持, 是一个一站式的流处理计算平台.