Apache InLong 2.1.0版本发布:数据集成平台的全面升级
Apache InLong作为一款开源的大数据集成平台,专注于提供高效、可靠的数据收集、聚合和分发能力。近日,InLong社区正式发布了2.1.0-RC0版本,该版本在Agent、Dashboard、Manager、SDK、Sort、Audit和TubeMQ等多个核心组件上进行了重大改进和功能增强。
Agent组件的重要改进
在2.1.0版本中,Agent组件获得了显著的性能提升和功能扩展。首先,Agent现在默认不再上报状态和文件指标,这减少了不必要的网络开销。同时,安装程序增加了对进程不存在的重试等待机制,有效防止了误判情况的发生。
新版本还优化了心跳管理机制,HeartbeatManager不再创建DefaultMessageSender,提高了系统稳定性。在数据采集方面,Agent现在默认使用本地配置的审计地址,并支持任务开始和结束时间使用字符串类型,提高了兼容性。
特别值得注意的是,2.1.0版本增强了Agent的多进程支持能力,能够严格按提交顺序处理新实例。在数据偏移量处理方面,Agent现在会在退出前保存偏移量,减少数据重复,并且同时保存行和字节位置信息,确保数据采集的精确性。
Dashboard功能增强
Dashboard在2.1.0版本中获得了多项用户体验改进。MySQL节点密码现在不再是必填项,提高了配置灵活性。审计指标数据可以导出为CSV格式,方便用户进行离线分析。
界面交互方面,Dashboard增加了多项优化:数据预览中的body字段现在能够正确区分显示;集群接口增加了ClusterTag过滤条件;多个下拉框增加了清除和搜索功能;sink下拉框也支持了搜索功能,大大提升了操作效率。
Manager管理能力提升
Manager组件在2.1.0版本中获得了多项管理能力增强。现在支持基于IP地址查询心跳信息,并能根据流状态判断是否下发streamSource。集群管理方面,增加了IP只能属于一个集群的限制,提高了管理规范性。
新版本还改进了Agent安装流程,支持多线程处理安装任务,并显示操作时间。在数据任务管理方面,增加了添加数据任务的openAPI,并支持基于源ID添加数据任务。此外,Manager现在能够查询集群节点操作记录,增强了运维能力。
SDK功能扩展
SDK在2.1.0版本中获得了多项新功能支持。Transform功能新增了阶乘函数、斐波那契函数支持,SQL解析能力增强,支持in、any、some、all等操作符。JSON处理方面新增了JSON_INSERT、JSON_REMOVE、JSON_REPLACE和JSON_SET函数支持。
脏数据处理能力得到显著增强,支持异步和同步报告脏数据,并支持重试发送。Transform SDK现在支持RowData源和接收器,提高了数据处理灵活性。性能方面,优化了SequentialID类实现,提高了UUIDv4生成速度。
Sort组件优化
Sort组件在2.1.0版本中新增了Elasticsearch连接器支持(基于Flink 1.18)。同时,为多个连接器(Pulsar、MongoDB CDC、SQLServer CDC)增加了新的源指标。Tube Connector源现在支持脏数据归档功能。
在KV处理方面,修复了转义字符处理错误的问题,并支持Kafka sink的KV分隔符配置。性能优化方面,移除了InLongBinlog的生成代码,优化了TubeMQ Source的会话密钥生成机制。
审计系统改进
审计系统在2.1.0版本中获得了全面的监控能力增强。新增了Audit Proxy、Audit Store和Audit Service自身的指标监控系统。指标统计键得到优化,提高了查询效率。
新版本还增加了Pulsar生产者创建失败的监控,并提供了异步刷新审计数据的接口。在异常处理方面,使用Throwable替代Exception捕获Java包冲突,增强了系统稳定性。此外,还增加了审计数据合法性验证功能。
TubeMQ改进
TubeMQ组件在2.1.0版本中改进了消费组偏移量管理,现在使用本地文件保存偏移量信息。同时移除了遗留代码,提高了代码质量。Go SDK方面,修复了负载均衡逻辑不完善导致消费突然停止的问题,以及过滤器顺序变更导致的主节点注册不一致问题。
总结
Apache InLong 2.1.0版本是一个功能全面增强的版本,在数据采集、处理、监控和管理各个方面都进行了重要改进。新版本不仅提高了系统稳定性和性能,还增加了多项新功能支持,使InLong平台能够更好地满足企业级大数据集成需求。特别是对多进程支持、脏数据处理和审计监控能力的增强,使得InLong在复杂生产环境中的表现更加出色。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00