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+# Waterdrop
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+Waterdrop 是一个非常易用，高性能，能够应对海量数据的实时数据处理产品，构建于Apache Spark之上。
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+## 为什么我们需要 Waterdrop
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+Databricks 开源的 Apache Spark 对于分布式数据处理来说是一个伟大的进步。我们在使用 Spark 时发现了很多可圈可点之处，同时我们也发现了我们的机会 —— 通过我们的努力让Spark的使用更简单，更高效，并将业界和我们使用Spark的优质经验固化到Waterdrop这个产品中，明显减少学习成本，加快分布式数据处理能力在生产环境落地。
+"Waterdrop" 的中文是“水滴”，来自中国当代科幻小说作家刘慈欣的《三体》系列，它是三体人制造的宇宙探测器，会反射几乎全部的电磁波，表面绝对光滑，温度处于绝对零度，全部由被强互作用力紧密锁死的质子与中子构成，无坚不摧。在末日之战中，仅一个水滴就摧毁了人类太空武装力量近2千艘战舰。
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+## Waterdrop 的特性
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+* 简单易用，灵活配置，无需开发
+* 高性能
+* 海量数据处理能力
+* 模块化和插件化，易于扩展
+* 支持spark 1.6 ～ spark 2.x
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+## Waterdrop 的工作流程
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+input[数据源输入] -> serializer[数据反序列化] -> filter[数据处理] -> serializer[数据序列化] -> output[结果输出]
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+## Waterdrop 支持的插件
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+* Input plugin
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+Hdfs, Http, Kafka, Redis, Stdin, Tcp
+自行开发的Input plugin
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+* Filter plugin
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+Clone, Date, Dict, Drop, Geoip, Grok, Kv, Prune, Range, Split, SQL
+自行开发的Filter plugin
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+* Output plugin
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+Elasticsearch, File, Hdfs, Http, Kafka, Mongodb, MySQL, Stdout
+自行开发的Output plugin
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+* Serializer plugin
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+Carbondata, Csv, Json, ORC, Parquet, Protobuf, Raw
+自行开发的Serializer plugin
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+## 配置
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+[Waterdrop 配置](./docs/english/index.md)
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+## 部署和测试
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+## 性能调优
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+## 开发者指引
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+## Roadmap
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+## 贡献观点和代码
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+提交问题和建议：https://github.com/InterestingLab/waterdrop/issues
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+贡献代码：https://github.com/InterestingLab/waterdrop/pulls
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+## 开发者
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+感谢[所有开发者](https://github.com/InterestingLab/waterdrop/graphs/contributors)
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