Apache Apex 技术文档
2024-12-23 22:41:35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
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0117
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.97 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
680
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler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。
C
456
438
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++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
303
117
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220