大家好，我是独孤风。今天为大家推荐的是一个完全开源的项目StreamX。该项目的发起者Ben也是我的好朋友。
****什么是StreamX，StreamX 是Flink & Spark极速开发脚手架，流批一体一站式大数据平台。 自2021年3月开源以来，贡献者已累计发展到10多位。
随着Flink&Spark生态的不断完善，越来越多的企业选择这两款组件，或者其中之一作为离线&实时的大数据开发工具，但是在使用他们进行大数据的开发中我们会遇到一些问题，比如：
任务运行监控怎么处理？
使用Cluster模式还是Nodeport暴露端口访问Web UI？
提交任务能否简化打包镜像的流程?
如何减少开发压力？
而StreamX就是专为解决这些问题而出现的，其提供了如下的一些功能：
开发脚手架
Kubernetes部署模式支持
YARN-Application部署模式支持
多版本Flink支持(1.12.x, 1.13.x, 1.14.x )
一系列开箱即用的Connectors
支持项目编译功能(CICD/maven编译)
快捷的日常操作(任务启动、停止、savepoint)
支持Notebook(在线任务开发)
在线参数配置
项目配置和依赖版本化管理
在线管理依赖(maven pom)和自定义jar
自定义 udf、连接器等支持
Flink SQL WebIDE
有的同学可能会使用Zeppelin比较多，两者是有一定区别的，侧重点不同。未来也会写文做一下两者的对比。
StreamX近期也发布了最新的版本StreamX 1.2.0。
在最新的版本中支持了以下功能：
与 Hadoop 解耦, 平台在启动时不在强制依赖 Hadoop 环境
较完整的支持了 Kubernetes 部署模式(Native Application/Native Session)
Kubernetes 部署模式下, 任务的状态追踪监控
支持自动 build/push 镜像
Flink 最新1.14.0 支持, 目前已经支持 Flink 1.12.x / 1.13.x / 1.14.0
新增打包机模块，任务打包 fat-jar 更方便
在2021年11月18日，StreamX 也成功的入选了开源中国的2021年度最有价值开源项目。
未来的StreamX也进行着与doris，dolphinscheduler等整合的计划，也会继续增强StreamX在Flink流上的开发部署能力与运行监控能力，努力把StreamX打造成一个功能完善的流数据 DevOps。
StreamX是一个完全由国人发起的开源项目。也欢迎大家联系我们，加入到开源项目中来，为中国开源崛起献上一份自己的力量，未来共同向着成为Apache顶级项目而努力。
Streamx 官网:
Streamx Github:
https://github.com/streamxhub/streamx
Streamx Gitee:
https://gitee.com/streamxhub/streamx