DataBand(数据帮)，快速采集清洗，任务管理，实时流和批处理数据分析，数据可视化展现，快速数据模板开发，ETL工具集、数据科学等。是轻量级的一站式的大数据平台。 我们致力于通过提供智能应用程序、数据分析和咨询服务来提供最优解决方案。
技术栈
存储
分布式存储：HDFS、HBase
行式关系存储：MySQL、Oracle
列式存储：ClickHouse
列族存储：HBase、Cassandra
文档库：ElasticSearch、MongoDB
计算
计算引擎：Presto、Hive
流处理：Storm、Flink
集成：
Flume
Filebeat
Logstash
前端技术栈
Vue
Element UI
后端技术栈
Spring Boot
Spring Cloud
MyBatis
工程说明
大数据模拟数据源生成数据(数据准备工程)
数据源：
databand-mock-api：接口模拟工具，模拟业务系统api;
databand-mock-log：日志模拟工具，手动产生大量的日志数据供调试测试，比如Syslog、log、CSV生成、Json、MySQL注入、RPC写、NetCat等;
databand-mock-mq：日志模拟工具，通过MQ写产生大量的日志数据供调试测试，比如RabbitMQ写、Kafka写等;
databand-mock-hadoop：大数据日志模拟工具，hdfs和mapreduce相关;
数据采集清洗(采集清洗工程)
databand-etl-mysql_ods：采集清洗mysql数据比如MySQL到ods临时中间库(包括Redis、Kafka等);
databand-etl-mysql_olap：采集清洗mysql数据到OLAP数据仓库;
databand-etl-mysql_hadoop：采集清洗mysql数据到Hadoop分布式存储;
databand-etl-logfile_ods：采集清洗半结构化日志文件，比如json、xml、log、csv文件数据到ods临时中间库;
databand-etl-logfile_olap：采集清洗半结构化日志文件数据到OLAP数据仓库;
databand-etl-logfile_hadoop：采集清洗日志文件数据到Hadoop分布式存储;
databand-etl-mq_ods：通过MQ消费采集数据，入ods库;
databand-etl-mq_olap：通过MQ消费采集数据，入OLAP库;
databand-etl-mq_hadoop：通过MQ消费采集数据，入Hadoop;- databand-ml：数据科学工程;
数据分析作业(定时作业调度工程)
databand-job-springboot：定时任务作业调度服务，支持shell,hive,python,spark-sql,java jar任务。
databand-streamjob-springboot：流数据作业，支持kafka数据消费至clickhouse、mysql、es等。
数据分析门户(后端管理和前端展示工程)
databand-admin-ui：前后端分离的纯前端UI工程，数据展现(目前未开发);
databand-admin-thymeleaf：后端权限、关系、站点配置管理(前后端不分离，正在开发的版本)，基于若依框架;
databand-admin-api：数据api服务;
databand-admin-tools：BI工具集;
实时流数据
databand-rt-flinkstreaming：flink实时数据流处理。主要是PV、UV，涉及窗口、聚合、延时、水印、统计、checkpoint等基本用法;
databand-rt-redis：实时处理的一些缓存存储;
databand-rt-sparkstreaming：spark实时数据流处理，和flink的功能近似，主要structured streaming;
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