Apache Edgent 示例项目指南
2024-09-02 16:40:11作者:宗隆裙
Apache Edgent 是一个已退役的流处理框架,专注于边缘计算。尽管该项目已进入退休状态,但其提供的示例仍具有一定的参考价值。本指南基于其示例仓库 https://github.com/apache/incubator-retired-edgent-samples.git,帮助您理解和使用这些示例。
1. 目录结构及介绍
Edgent 示例项目遵循一定的组织结构,以方便开发者快速定位和学习。典型的目录结构大致如下:
incubator-edgent-samples/
├── README.md // 项目的主要说明文档。
├── topology // 包含了多个子目录,每个子目录对应一个或一组示例应用。
│ ├── run-sample.sh // 脚本文件,用于运行特定示例。
├── ... // 可能还有其他组件、工具或额外的样例目录。
└── pom.xml // Maven 项目的主POM文件,定义了构建和依赖关系。
- topology 目录是最核心的部分,它包含了各种示例应用程序的实现,每种示例可能都是一个独立的Maven项目,展现了不同的流处理场景。
- pom.xml 文件是Maven项目的心脏,负责管理依赖、构建步骤等。
2. 项目启动文件介绍
启动Edgent示例主要是通过脚本或者Maven命令完成。以“HelloEdgent”示例为例,启动流程如下:
cd incubator-edgent-samples/topology
./run-sample.sh HelloEdgent
- run-sample.sh 是一个bash脚本,简化了运行特定示例的流程。在执行这个脚本时,它会依据项目配置自动编译并运行指定的示例程序,打印出“hello”消息。
3. 项目的配置文件介绍
Apache Edgent示例通常将配置分散于代码内部或者使用特定的属性文件来定制行为。由于Edgent的特性,很多配置是通过编程方式直接嵌入到应用中。然而,对于依赖外部配置的情况,配置文件可能会位于相关示例的根目录下,或是通过环境变量和系统属性传递给应用程序。
例如,在某些高级示例中,可能会看到.properties或 YAML 格式的配置文件来设定连接参数、数据源细节等。但是,值得注意的是,基础示例如“HelloEdgent”可能不直接展示外部配置文件的使用,其配置多集成于Java代码内。
小结
Apache Edgent的示例项目提供了一个学习流处理和边缘计算实践的良好起点。虽然具体配置文件的使用因示例而异,了解如何从README.md和topology目录下的示例开始是非常关键的。对于复杂的应用开发,深入阅读各示例中的源码和注释,理解其中的配置机制和流处理逻辑,会非常有助于实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-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
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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92