你的技术栈过时了！盘点2025 Apache新晋宝藏工具和项目

在当今数据驱动的时代，一个高效、可靠和灵活的技术工具能够极大提升生产效率，同时降低出错率。

接下来，盘点一下2025 Apache新晋宝藏工具和项目，覆盖数据处理、架构、运维等多个核心领域，给各个技术团队作选型参考！

Apache Fory是一个高性能的多语言序列化框架，旨在革新系统和语言之间的数据交换。通过利用即时 (JIT) 编译和零拷贝技术，Fory 的性能比其他序列化框架快170倍。大幅提升大数据计算、AI 应用和微服务等系统的性能，降低服务调用延迟和存储开销；并提供全新的多语言编程范式，显著降低多语言系统的研发成本，助力业务快速迭代。

核心特性

• 跨语言序列化：支持 Java、Python、C++、Go、JavaScript、Rust、Scala 和 Kotlin；

• 零拷贝优化：降低大型数据集的内存开销；

• 模式演化：确保数据结构演化的向前和向后兼容性；

• 安全优先的方法：类注册可防止反序列化漏洞；

• 多种协议：对象图、行格式和 Java 兼容模式。

Apache StreamPark 是一个易于使用的流式应用程序开发框架和一站式云原生实时计算平台，支持 Apache Flink和 Apache Spark，为流处理应用程序提供完整的生命周期支持。

核心特性

• 应用程序开发脚手架

提供一个易于使用的开发框架，支持多种版本的 Apache Flink和 Apache Spark，降低学习成本和开发门槛。

• 开箱即用的连接器

提供一系列开箱即用的连接器，简化与不同数据源和目标的集成，使数据流的获取和处理变得更加高效，支持多种数据场景。

• 一站式流处理运维平台

集成应用的开发、调试、部署和运维管理功能，通过streampark-console 提供低代码平台，方便用户管理 Flink 任务，简化项目的编译、发布、参数配置等操作。

• 支持多种场景

包括 Catalog、OLAP 和 Streaming Warehouse 等，让用户能够在不同的数据处理需求下灵活应用，满足实时数据分析和处理的需求。

Apache Uniffle 是一款高性能、通用的远程数据洗牌服务，专为分布式计算引擎而设计。Uniffle 能够减少数据洗牌过程中的连接数和随机 I/O，同时降低大型作业的内存故障率。目前，Uniffle 已投入生产环境，每天处理的数据量超过PB级，数万个应用程序正在运行该软件。

核心特性

• 快速：减少数据 shuffle 过程中的连接数和随机 I/O；

• 可靠：减少大型任务中出现内存（或磁盘空间）不足的故障；

• 弹性：支持编排和提高资源利用率；

• Spark 支持：支持 Apache Spark 2.3.x, 2.4.x, 3.0.x, 3.1.x, 3.2.x, 3.3.x；

• MapReduce/Tez 支持：支持 Apache Hadoop 2.8.x, 3.2.x 和 Apache Tez 0.9.1 的 MapReduce 架构；

• Kubernetes Operator：扩展 Kubernetes API 从而可以创建、配置和管理 Uniffle 实例。

Apache Gravitino是一款高性能的开源元数据存储平台，可统一数据仓库、数据湖、数据湖集群、流式平台和 AI 系统之间的元数据。凭借灵活且集中的架构，Gravitino使组织能够无缝管理、发现和治理分布式数据和 AI 资产，从而消除数据孤岛并简化现代数据基础设施。同时，它支持广泛的生态系统，包括 Apache Iceberg、Apache Hive、Apache Kafka、MySQL、PostgreSQL 等，并提供统一的元数据层，从而实现大规模的智能数据发现、治理和数据湖集群联合。

核心特性

• 统一元数据管理

Gravitino抽象了不同类型元数据源的统一元数据模型和API。例如，用于表格数据的关系型元数据模型（如Hive、MySQL、PostgreSQL等），以及用于所有非结构化数据的文件元数据模型（如HDFS、S3和其他格式）。

• 端到端数据治理

提供统一的元数据治理层，以统一的方式管理端到端元数据，包括访问控制、审计、发现和其他功能。

• 直接元数据管理

与需要主动或被动地从底层系统收集元数据的传统元数据管理系统不同，Gravitino 直接管理这些系统。它提供了一系列连接器，用于连接不同的元数据源。Gravitino 中的更改会直接反映在底层系统中，反之亦然。

• 地理分布支持

支持地理分布式部署，这意味着 Gravitino 的不同实例可以部署在不同的区域或云端，并且它们可以相互连接以获取元数据。这样，用户就可以获得跨区域或云端的元数据全局视图。

• 多引擎支持

目前，Gravitino支持 Trino，用户无需更改现有的 SQL 方言即可使用 Trino 查询元数据和数据。其他查询引擎的支持也已列入开发计划，包括 Apache Spark、Apache Flink 等。

Apache Wayang 是一个统一的数据处理框架，它能够无缝集成和协调多个数据处理系统，从而在复杂的数据应用中提供灵活性和高性能。它通过构建统一的数据处理抽象层，将逻辑执行计划与物理执行引擎解耦，使系统能够根据任务特性、资源状况自动选择最合适的执行引擎。Wayang的关键创新之一是其跨平台优化器，它可以自动选择数据系统，用户无需进行复杂的平台选择。

Apache StormCrawler 是一款面向开发者的开源软件开发工具包（SDK），旨在帮助用户构建低延迟、可扩展且可定制的网络爬虫。该项目基于 Apache Storm开发，核心代码采用 Java 编写，内置一系列可重用的核心组件与外部资源，包括 OpenSearch插件、基于 Apache Tika 的 ParserBolt 文档解析组件，助力开发者快速搭建高弹性、高效的爬虫系统。

此外，Apache StormCrawler非常适合 URL 以流形式接收和解析的场景，同时也是大规模递归爬取的理想解决方案，尤其适用于对延迟要求极低的情况。该项目已被很多机构投入生产环境使用，并持续进行开发和维护。

Apache Artemis 是一个高性能、多协议的开源消息平台，旨在为现代微服务和云原生应用提供支持。Artemis 设计高度灵活，既可以作为独立消息代理运行，也可以直接嵌入到应用程序中，或与 Java EE 应用服务器无缝集成。

核心特性

1）AMQP 代理连接镜像

服务器之间相互连接，支持数据中心轻松迁移。

2）面向高度可扩展微服务的高性能消息传递

微服务通常使用 HTTP 协议，并采用“阻塞式”请求-响应模式来实现。这种模式在低吞吐量场景下可以带来良好的延迟。然而，基于事件和异步消息传递的模式可以在高吞吐量场景下提供更优异的可扩展性和更低的整体延迟。Apache Artemis 拥有每秒数百万条消息的潜在吞吐量，其性能和功能集足以将这些优势带给你的应用程序。

3）轻松创建 Docker 容器

提供简单的脚本，可帮助快速上手 Docker。

4）灵活快速的消息持久化

Apache Artemis 的追加式日志提供多种实现方案，可适配不同性能与可靠性需求：

①在 Linux 环境下，可通过轻量级 JNI 库启用 AIO 机制，兼顾性能与可靠性；

②若追求更高性能、可接受硬件故障时可靠性小幅下降，可选择内存映射方案；

③若上述两种方案均不适用，还可选用速度更快的 Java NIO 实现；

④对于需要使用数据库且对性能要求不高的用例，提供 JDBC 选项。

Apache Grails 是一个功能强大的 Web 应用框架，试图通过核心技术及其相关插件解决 Web 开发中的难题。它是构建在 Spring 和 Hibernate 等成熟的 Java 技术之上实现的。Grails 最初于 20 年前发布，在孵化期间强势复苏。如今，作为 ASF 顶级项目，它有望迎来更大的发展。

核心特性

• GORM： 一个易于使用的对象映射库，支持 SQL、 MongoDB、Neo4j等；

• 用于渲染 HTML和JSON 的视图技术；

• 基于Spring Boot构建的控制器层；

• 一个包含数百个插件的插件系统；

• 灵活的配置文件，可用于创建 Web 应用程序、REST 应用程序、插件等；

• 一个基于Gradle 的交互式命令行环境和构建系统；

• 一个嵌入式Tomcat容器，配置为即时重新加载。

Apache HertzBeat 是一个基于人工智能的开源实时可观测性系统，它将监控、告警和通知功能集成到一个统一的平台中。该系统采用无代理设计，使用 HTTP、JMX、SSH、SNMP 和 JDBC 等标准协议，从包括 Web 服务、数据库、操作系统、中间件、大数据和云原生环境在内的各种组件中收集指标。

核心特性

1）简单易用

①集监控、告警、通知于一体，支持 Web 服务、数据库、缓存、操作系统、中间件、大数据、云原生、网络等全方位监控；

②无需 Agent，全 Web 可视化操作；

③企业级安全保障，敏感数据全链路加密。

2）高性能可扩展

①支持 HTTP、JMX、SSH、SNMP、JDBC 等协议可配置化，在线配置 YAML 即可自定义监控指标；

②高性能架构，支持多采集器集群横向扩展、多网络隔离监控、云边协同；

③灵活的告警规则，支持邮箱、短信、钉钉、企业微信、飞书、Webhook 等多种通知方式。

在AI大模型时代，研发数据将成为智能软件工程最重要的资产。Apache DevLake 是一个研发效能数据平台，致力于将分散的研发数据转化为可度量、可分析、有价值的研发效能数据。在DevOps普及之后，大量数据分散在Git、Jenkins、Jira、SonarQube等不同的研发系统里，Apache DevLake则把里面的研发管理数据拉通，为效能服务。

核心特性

• 打破数据孤岛

将分散在各类孤立系统与工具中的研发数据进行整合，为团队提供软件开发生命周期（SDLC）的完整视图，让研发过程中的数据不再割裂。

• 开箱即用的分析能力

平台内置预构建的仪表板，支持从 DORA 指标到 Scrum 回顾等常见框架与目标，无需复杂配置即可快速实现研发效能的量化分析。

• 灵活、可扩展、适应性强

适配不同规模的团队，可轻松扩展以支持新的数据源、指标和仪表板，同时提供灵活的数据收集与转换框架。

这些新晋项目提供的并非完美答案，而是更锋利的工具。技术选型的胜负手，在于能否用它们精准切开自己的复杂症结，而不是堆砌时髦名词。

整理丨dbaplus社群

来源丨网址：https://www.apache.org/

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