Apache StreamPipes 项目下载与安装教程
1. 项目介绍
Apache StreamPipes 是一个面向工业物联网(Industrial IoT)的开源自服务工具箱。它旨在让非技术用户能够轻松地连接、分析和探索物联网数据流。StreamPipes 提供了一个丰富的图形用户界面,以及超过100种算法和数据下沉,可以快速创建数据调和和数据分析管道,支持超过20种工业协议,如 OPC-UA、PLC、MQTT、REST、Pulsar 和 Kafka 等。
2. 项目下载位置
您可以在 GitHub 上找到 Apache StreamPipes 项目,地址是:Apache StreamPipes GitHub 仓库。但根据要求,这里不提供链接,您可以通过搜索项目名称在 GitHub 上找到它。
3. 项目安装环境配置
在安装 Apache StreamPipes 前,需要确保您的系统已安装以下环境:
- Java 17 JDK
- Maven(版本至少为 3.8)
- NodeJS + NPM(NodeJS 版本至少为 v12+,NPM 版本至少为 v6+)
- Docker 和 Docker-Compose
以下是环境配置的图片示例:
Java 环境配置示例图
Maven 环境配置示例图
NodeJS 和 NPM 环境配置示例图
Docker 环境配置示例图
Docker-Compose 环境配置示例图
(注:以上 image_path/example-env.png 为示例图片路径,实际使用时应替换为正确的图片路径。)
4. 项目安装方式
最简单的方式是使用 Docker-based 安装和操作选项。以下是两种主要的安装方式:
- StreamPipes Compose:适合普通用户使用。
- StreamPipes CLI 和 StreamPipes k8s:适合开发者和运维人员。
以下为使用 Docker Compose 的安装步骤:
- 下载最新版本的 StreamPipes。
- 切换到安装程序/组合目录。
- 运行
docker-compose up -d命令。
5. 项目处理脚本
具体的处理脚本依赖于您的具体使用场景。一般情况下,StreamPipes 提供了相应的命令行界面(CLI)和用户界面(UI)来创建和管理数据流和管道。以下是一个简单的命令行示例,演示如何启动 StreamPipes:
# 启动 StreamPipes
docker-compose up -d
通过以上步骤,您应该能够成功下载并安装 Apache StreamPipes 项目。接下来,您可以开始使用它来连接您的物联网设备,并创建数据分析管道。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C067
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00