大数据平台开源！
大数据平台开源！
源代码
https://www.gitpp.com/storage/project-dk-fitting
由数据处理（dataprocess）、数据源（datasource）、ElasticSQL引擎（elasticsql）、图计算（graphx）、机器学习（ml）、自然语言处理（nlp）、搜索(search)、SQL工具类、（sqlutils）、流计算（stream）九大部分组成，可以单独部署，也可整体部署。
平台概述
该项目是一个模块化、可扩展的开源大数据平台，集成了数据处理、数据源管理、多模态计算（SQL/图计算/流计算）、机器学习、自然语言处理等核心功能。其设计理念是"分而治之，合而为一"，支持九大模块独立部署或整体集成，适用于不同规模和场景的数据需求。
项目地址：
https://www.gitpp.com/storage/project-dk-fitting
核心功能模块
1. 数据处理（DataProcess）
- 功能
：提供ETL（抽取、转换、加载）能力，支持批量/增量数据处理、数据清洗、格式转换、聚合计算等。 - 技术亮点
： 支持分布式任务调度（如Spark/Flink）。 内置数据质量校验规则（如空值检测、范围校验）。 - 应用场景
：日志清洗、用户行为数据预处理、金融风控数据准备。
2. 数据源管理（DataSource）
- 功能
：统一接入和管理多种数据源，包括关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）、NoSQL（MongoDB/HBase）、文件系统（HDFS/S3）、消息队列（Kafka）等。 - 技术亮点
： 动态数据源切换，支持读写分离。 元数据管理（表结构、字段注释）。 - 应用场景
：多源数据汇聚、跨库查询、实时数据管道。
3. ElasticSQL引擎
- 功能
：基于Elasticsearch的SQL查询引擎，支持复杂分析查询、聚合统计、全文检索。 - 技术亮点
： 兼容标准SQL语法，降低使用门槛。 结合Elasticsearch的分布式索引，实现毫秒级响应。 - 应用场景
：日志分析、用户行为分析、实时报表。
4. 图计算（GraphX）
- 功能
：基于Spark GraphX的图算法库，支持社交网络分析、路径规划、社区发现等。 - 技术亮点
： 内置常见图算法（PageRank、连通分量、最短路径）。 支持大规模图数据分布式计算。 - 应用场景
：金融反欺诈、推荐系统、知识图谱构建。
5. 机器学习（ML）
- 功能
：集成Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等框架，提供模型训练、评估、部署全流程支持。 - 技术亮点
： 分布式训练（Spark MLlib）。 模型版本管理（MLflow集成）。 - 应用场景
：预测模型（如销量预测）、分类模型（如垃圾邮件检测）。
6. 自然语言处理（NLP）
- 功能
：支持文本分词、情感分析、命名实体识别、关键词提取等。 - 技术亮点
： 预训练模型（如BERT、中文LSTM）。 自定义词典和规则引擎。 - 应用场景
：智能客服、舆情监控、文档摘要。
7. 搜索（Search）
- 功能
：基于Elasticsearch的全文检索引擎，支持高亮显示、模糊查询、多字段排序。 - 技术亮点
： 近实时索引更新。 分布式搜索集群。 - 应用场景
：站内搜索、日志检索、电商商品搜索。
8. SQL工具类（SQLUtils）
- 功能
：提供SQL解析、优化、生成工具，支持动态SQL构建和元数据驱动查询。 - 技术亮点
： SQL语法校验和自动补全。 查询计划可视化。 - 应用场景
：低代码数据平台、BI工具集成。
9. 流计算（Stream）
- 功能
：基于Flink/Kafka Stream的实时数据处理，支持窗口计算、状态管理、事件驱动。 - 技术亮点
： 毫秒级延迟。 精确一次（Exactly-Once）语义。 - 应用场景
：实时风控、设备监控、点击流分析。
应用场景
1. 金融风控
- 场景
：实时交易反欺诈、用户信用评分。 - 模块组合
： 数据源（Kafka实时交易流）→ 流计算（异常检测）→ 图计算（关联分析）→ 机器学习（模型预测）。
2. 电商推荐
- 场景
：用户行为分析、商品推荐。 - 模块组合
： 数据源（MySQL用户行为日志）→ 数据处理（特征工程）→ 图计算（用户-商品关系图）→ 机器学习（协同过滤）。
3. 智能客服
- 场景
：工单自动分类、意图识别。 - 模块组合
： 数据源（MongoDB对话记录）→ NLP（情感分析+实体识别）→ 搜索（知识库检索）。
4. 物联网（IoT）
- 场景
：设备状态监控、故障预测。 - 模块组合
： 数据源（MQTT设备数据）→ 流计算（实时阈值告警）→ 机器学习（设备寿命预测）。
5. 媒体内容分析
- 场景
：新闻分类、热点发现。 - 模块组合
： 数据源（HDFS文章库）→ NLP（主题建模）→ ElasticSQL（趋势分析）。
技术优势
- 模块化设计
：各模块可独立部署，降低资源占用。 - 开源生态
：基于Spark/Flink/Elasticsearch等成熟框架，兼容性强。 - 低代码支持
：通过SQLUtils和可视化界面降低使用门槛。 - 扩展性
：支持自定义算子（如UDF）和插件开发。
部署方式
- 整体部署
：适合中小型企业，一键启动全栈服务。 - 独立部署
：大型企业可按需选择模块（如仅部署流计算+机器学习）。
推荐硬件：
测试环境：4核8G + 50GB磁盘。 生产环境：根据数据量横向扩展（如Spark集群需10+节点）。
总结
该项目是一个"全栈式"开源大数据平台，覆盖从数据接入到智能决策的全流程。其模块化设计使其既能满足初创公司的快速验证需求，也能支撑大型企业的复杂业务场景。开发者可通过GitPP链接获取源码，参与贡献或定制开发。
大数据平台开源！
源代码
https://www.gitpp.com/storage/project-dk-fitting
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