松果时序数据库PinusDB，开源、高性能的时序数据库，简单易用、功能强大、性能优越、安全稳定，轻松处理海量物联网数据

MatrixOne是一款面向未来的超融合异构云原生数据库，通过超融合数据引擎支持事务/分析/流处理等混合工作负载，通过异构云原生架构支持跨机房协同/多地协同/云边协同。简化开发运维，消简数据碎片，打破数据的系统、位置和创新边界。

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Apache IoTDB（孵化中）（物联网数据库）是一个集成数据专为时间序列数据设计的管理引擎。 它为用户提供以下服务数据收集，存储和分析。 由于其轻巧的结构，高性能和丰富的功能集，以及与Apache的深度集成Hadoop、Spark和Flink，Apache IoTDB（孵化中）可以满足海量需求物联网中的数据存储，高速数据提取和复杂数据分析工业领域。

开源、高性能的时序数据库。简单易用、功能强大、性能优越、安全稳定，轻松处理海量物联网数据

Apache Hudi 将流处理带到大数据，提供新数据，同时比传统批处理效率高一个数量级。

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。

Apache IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB 采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能，并与Apache Hadoop、Spark和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。

Debezium是一个开源项目，为捕获数据更改(change data capture,CDC)提供了一个低延迟的流式处理平台。你可以安装并且配置Debezium去监控你的数据库，然后你的应用就可以消费对数据库的每一个行级别(row-level)的更改。