flink-benchmarks 项目亮点解析
2025-04-25 00:04:05作者:傅爽业Veleda
1. 项目的基础介绍
flink-benchmarks 是 Apache Flink 社区开源的一个项目,旨在对 Flink 进行性能测试和评估。该项目提供了多个基准测试,涵盖了流处理和批处理的不同场景,以便用户能够更好地理解和评估 Flink 在不同条件下的性能表现。
2. 项目代码目录及介绍
项目的主要目录结构如下:
src/main/scala: 包含了 Scala 代码,实现了不同的基准测试。src/test/scala: 包含了测试基准测试代码的 Scala 测试用例。docs: 包含项目文档和性能测试结果的说明。pom.xml: Maven 项目文件,用于构建和管理项目依赖。
3. 项目亮点功能拆解
flink-benchmarks 项目亮点主要体现在以下几个方面:
- 全面的测试案例:该项目提供了包括窗口操作、连接操作、聚合操作等多种流处理和批处理的测试案例。
- 易于集成:项目基于 Apache Maven 构建,易于与其他 Flink 项目集成。
- 可扩展性:测试框架设计灵活,用户可以轻松添加新的测试案例。
4. 项目主要技术亮点拆解
- 性能评估:项目能够对 Flink 的不同版本和不同配置进行性能评估,帮助用户了解性能的瓶颈和优化点。
- 基准测试框架:提供了一个通用的基准测试框架,用户可以通过编写简单的 Scala 代码来定义和执行自定义的基准测试。
- 结果可视化:测试结果可以生成图表,便于用户直观地比较和分析性能数据。
5. 与同类项目对比的亮点
与同类项目相比,flink-benchmarks 的亮点包括:
- 专注 Flink:该项目专注于 Flink 的性能测试,提供的测试案例更贴近 Flink 的实际应用场景。
- 社区支持:作为 Apache Flink 社区的一部分,该项目拥有强大的社区支持,能够快速响应和修复问题。
- 持续更新:项目随着 Flink 的发展而持续更新,确保测试结果与最新版本保持一致。
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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