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  • Apollo v2.0 Documentation

    Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限、流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景。服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发,打包后可以直接运行,不需要额外安装Tomcat等应用容器。
  • DataSphere Studio v0.8 使用教程

    DataSphere Studio(简称DSS)是微众银行自研的一站式数据应用开发管理门户。 基于插拔式的集成框架设计,及计算中间件 Linkis ,可轻松接入上层各种数据应用系统,让数据开发变得简洁又易用。 在统一的UI下,DataSphere Studio以工作流式的图形化拖拽开发体验,将满足从数据交换、脱敏清洗、分析挖掘、质量检测、可视化展现、定时...
  • Cython 0.29.6 documentation

    [Cython] 是一种编程语言,它使 Python 语言的 C 语言扩展与 Python 本身一样简单。它旨在成为 [Python] 语言的超集,为其提供高级,面向对象,功能和动态编程。它的主要功能是支持可选的静态类型声明作为语言的一部分。源代码被转换为优化的 C / C ++代码并编译为 Python 扩展模块。这允许非常快速的程序执行和与外部 C 库的...
  • DolphinScheduler(Easy Scheduler)使用手册 v1.1.0

    Apache DolphinScheduler(incubator,原EasyScheduler)是一个分布式工作流任务调度系统,主要解决数据研发ETL错综复杂的依赖关系,而不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作...
  • Apache Drill 1.4 参考手册

    Drill 是 Apache 开源的,用于大数据探索的 SQL 查询引擎。她在大数据应用中,面对结构化数据和变化迅速的数据,她能够去兼容,并且高性能的去分析,同时,还提供业界都熟悉的标准的查询语言,即:ANSI SQL 生态系统。Drill 提供即插即用,在现有的 Hive 和 HBase中可以随时整合部署。
  • JumpServer v2.13.2 使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • JumpServer v2.13.0 使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • MiniFramework v2.7 开发文档

    MiniFramework 是一款遵循 Apache2 开源协议发布的,支持 MVC 和 RESTful 的超轻量级 PHP 开发框架。MiniFramework 能够帮助开发者用最小的学习成本快速构建 Web 应用,在满足开发者最基础的分层开发、数据库和缓存访问等少量功能基础上,做到尽可能精简,以帮助您的应用基于框架高效运行。
  • Apache DolphinScheduler v2.0.0 使用手册

    Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作
  • Apache DolphinScheduler v2.0.0 Documentation

    Apache DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。解决数据研发ETL 错综复杂的依赖关系,不能直观监控任务健康状态等问题。DolphinScheduler以DAG流式的方式将Task组装起来,可实时监控任务的运行状态,同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及Kill任务等操作