Apache Apex 技术文档
2024-12-23 07:02:19作者:卓艾滢Kingsley
1. 安装指南
1.1 环境准备
在安装 Apache Apex 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Java 8 或更高版本
- Maven 3.x
- Hadoop 2.x 或 3.x
1.2 下载与安装
您可以通过以下步骤安装 Apache Apex:
- 从 Apache Apex 官方网站 下载预构建的二进制包。
- 解压下载的压缩包:
tar -xzf apache-apex-<version>-bin.tar.gz - 将解压后的目录移动到您希望安装的位置。
1.3 构建源码
如果您希望从源码构建 Apache Apex,请按照以下步骤操作:
- 克隆 Apex 源码库:
git clone https://github.com/apache/apex-core.git - 进入项目目录:
cd apex-core - 使用 Maven 进行构建:
mvn install
2. 项目的使用说明
2.1 启动 Apex CLI
在成功构建或安装 Apex 后,您可以使用命令行界面(CLI)来管理和操作 Apex 应用程序。
- 进入构建目录:
cd engine/src/main/scripts - 启动 Apex CLI:
./apex - 输入
help查看可用命令列表。
2.2 创建和运行应用程序
Apex 提供了丰富的 API 和示例代码,帮助您快速构建和运行流处理应用程序。您可以使用 Apex 的 API 来定义数据流、处理逻辑和输出结果。
2.3 示例应用
Apex 提供了 Malhar 库,其中包含了许多示例应用程序和构建块,帮助您快速上手。
3. 项目 API 使用文档
3.1 核心 API
Apex 的核心 API 提供了以下主要功能:
- DAG(有向无环图):用于定义数据流的拓扑结构。
- Operator:用于定义数据处理的逻辑单元。
- Stream:用于定义数据流的输入和输出。
3.2 示例代码
以下是一个简单的 Apex 应用程序示例:
import com.datatorrent.api.DAG;
import com.datatorrent.api.StreamingApplication;
import com.datatorrent.api.annotation.ApplicationAnnotation;
@ApplicationAnnotation(name="SimpleApp")
public class SimpleApp implements StreamingApplication {
@Override
public void populateDAG(DAG dag, Configuration conf) {
// 定义 Operator 和 Stream
MyInputOperator input = dag.addOperator("Input", new MyInputOperator());
MyProcessingOperator process = dag.addOperator("Process", new MyProcessingOperator());
MyOutputOperator output = dag.addOperator("Output", new MyOutputOperator());
// 连接 Operator
dag.addStream("Input_to_Process", input.output, process.input);
dag.addStream("Process_to_Output", process.output, output.input);
}
}
4. 项目安装方式
4.1 使用预构建包
您可以直接从 Apache Apex 官方网站 下载预构建的二进制包,并按照安装指南进行安装。
4.2 从源码构建
如果您希望从源码构建 Apex,请按照以下步骤操作:
- 克隆 Apex 源码库:
git clone https://github.com/apache/apex-core.git - 进入项目目录:
cd apex-core - 使用 Maven 进行构建:
mvn install
通过以上步骤,您可以成功安装并开始使用 Apache Apex 进行大数据流处理和批处理。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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-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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
302
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
153
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
457
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++
610
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (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
1.05 K
613
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
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
360
2.44 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
205