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微软开源大规模数据处理项目 Data Accelerator

微软开源了一个原为内部使用的大规模数据处理项目 Data Accelerator。自 2017 年开发以来,该项目已经大规模应用在各种微软产品工作管道上。

据微软官方开源博客介绍,Data Accelerator 的一些方法可以更容易地在 Apache Spark 上构建流式传输管道:

  • 即插即用 :轻松设置输入源和输出接收器,以便在几分钟内建立管道。Data Accelerator 支持从 Eventhub 和 IoThub 取数据,并支持将数据下载到 Azure blob、CosmosDB、Eventhub 等。
  • 无代码体验 :无需编写任何代码即可设置警报和数据处理。通过规则设计器体验,您可以指定简单和聚合的数据处理,标记和警报。
  • SQL 查询 :在 SQL 中编写复杂的处理——无需在 Scala 中工作。内置的可扩展性模型还支持用户定义的函数并利用 Azure 功能,例如,用于 ML 中流。
  • 实时查询 :通过针对传入数据样本运行,在几秒钟内验证您的查询,从而节省设置和测试管道处理的工作时间。

Data Accelerator 不仅仅是 EventHub 和数据库之间的管道。它允许用户在继续流式传输的同时重塑传入的事件,然后将同一事件的不同部分路由到不同的数据存储,同时提供健康监控和整个管道状态的警报。

Data Accelerator 还提供配置 UI 和规则/查询设计器体验,使用户无需编写任何代码即可启动和运行。

此外,任何进行流数据处理的人通常都需要使用滑动窗口处理数据,或处理延迟到达数据,或者随时间累积数据。Data Accelerator 支持并简化了这些高级功能的使用。

最后,微软提到,Data Accelerator 支援 dev-test 循环的快速验证周期,其中查询针对本地采样的事件运行在部署之前就能迭代修正到可用,这可以节省大量测试工作管道处理的时间。

转自 https://www.oschina.net/news/106154/microsoft-open-sources-data-accelerator

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