Un formato de tablas abiertas de alto rendimiento para grandes conjuntos de datos analíticos, que permite a motores como Spark, Trino, Flink y Hive compartir tablas de forma segura.
9,4 mil+8 esta semana3,7 milJavaApache-2.0Actualizado ayer
apache/streampark
Framework de desarrollo de aplicaciones de streaming y plano de control cloud-native para ejecutar y gestionar trabajos de Apache Flink y Spark.
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¿Qué es?
StreamPark es un framework y una plataforma para crear y operar aplicaciones de streaming en tiempo real. Ofrece APIs, conectores y plantillas prediseñados para simplificar el desarrollo de trabajos de Flink y Spark, además de una plataforma web para desplegarlos, supervisarlos y operarlos.
La plataforma admite varias versiones de los motores en paralelo y puede ejecutar trabajos en clústeres Standalone, YARN (Hadoop 2.x/3.x) y Kubernetes. Se presenta como un servicio único que cubre el ciclo de vida del procesamiento de streams, desde el desarrollo hasta las operaciones, y se integra con herramientas del ecosistema como Paimon y Doris.
El proyecto se llamó originalmente StreamX, pasó a llamarse StreamPark en agosto de 2022 y se convirtió en un proyecto Apache de nivel superior en enero de 2025.
Funciones clave
- 01Framework de desarrollo unificado para aplicaciones de Apache Flink y Apache Spark
- 02Ejecutar y gestionar varias versiones de Flink y Spark
- 03Desplegar trabajos en Standalone, YARN y Kubernetes
- 04Plataforma web para desarrollo, despliegue, supervisión y operaciones
- 05Despliegue como servicio único con Docker o mediante un script de instalación rápida
Casos de uso
- Gestionar un conjunto de trabajos de streaming de Flink o Spark en varios clústeres
- Estandarizar cómo desarrollan y despliegan los equipos pipelines de datos en tiempo real en Kubernetes o YARN
- Ejecutar varias versiones de motores en paralelo en una sola plataforma
Inicio rápido
- 1
Ejecutar StreamPark en Docker
docker run -d -p 10000:10000 apache/streampark:latest - 2
Ejecutar el script de instalación rápida local del README (envía un script remoto a través de una tubería al shell)
- 3
Compilar desde el código fuente con el script de compilación
./build.sh
Antes de usarlo
- La funcionalidad completa está orientada a clústeres de Apache Flink y Spark, por lo que necesitas esos motores y un entorno como Standalone, YARN o Kubernetes para ejecutar trabajos.
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#stream-processing#flink#spark#real-time-data#kubernetes#data-pipeline#big-data#cloud-native#control-plane#data-computing
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es streampark?
- Framework de desarrollo de aplicaciones de streaming y plano de control cloud-native para ejecutar y gestionar trabajos de Apache Flink y Spark. StreamPark es un framework y una plataforma para crear y operar aplicaciones de streaming en tiempo real. Ofrece APIs, conectores y plantillas prediseñados para simplificar el desarrollo de trabajos de Flink y Spark, además de una plataforma web para desplegarlos, supervisarlos y operarlos.
- ¿streampark es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- streampark es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿streampark sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de streampark fue el 31 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar streampark?
- Gestionar un conjunto de trabajos de streaming de Flink o Spark en varios clústeres Estandarizar cómo desarrollan y despliegan los equipos pipelines de datos en tiempo real en Kubernetes o YARN Ejecutar varias versiones de motores en paralelo en una sola plataforma
- ¿Cómo se instala streampark?
- Ejecutar StreamPark en Docker: docker run -d -p 10000:10000 apache/streampark:latest Ejecutar el script de instalación rápida local del README (envía un script remoto a través de una tubería al shell) Compilar desde el código fuente con el script de compilación: ./build.sh
- ¿Dónde consigo streampark?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/apache/streampark
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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