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
谁在使用StreamX
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。