GM S2——国产高性能分布式内存计算引擎

GM S2是一款由国内领先的软件研发企业「睿思科技」自主研发的、致力于解决大数据高性能计算问题的分布式内存计算引擎。

功能介绍

GM S2引擎结合流式计算和批量计算两种计算模型，支持分布式的In-memory数据存储与高性能计算，同时支持开发者使用Java编写计算逻辑以及普通SQL查询，具有以下特点：

1. 高速读写：采用内存计算模式，支持秒级响应时间。

2. 分布式计算：支持水平伸缩和动态扩容，适用于高并发数据计算场景。

3. 内置SQL：支持使用SQL查询操作并计算海量数据。

4. 多样数据源：支持从不同数据源读取数据，如Kafka、HDFS、HBase等。

5. 易于开发：支持使用Java编写计算逻辑，提供了丰富的API接口和IDE插件，开发迅速且方便。

应用场景

GM S2适用于大数据高性能计算领域的各种应用场景，如：

1. 实时计算：适用于基于实时数据的分析和决策。

2. 批量计算：适用于大数据分析和处理，如数据聚合、数据清洗、数据挖掘等。

3. 时序数据处理：适用于对时间序列进行处理和分析。

4. 推荐系统：适用于快速计算和更新用户画像、商品相似度等。

开发文档与支持

GM S2提供详尽的开发文档和技术支持，并在社区中积极分享最新的技术资讯和使用方法。开发者可以在「睿思社区」中找到各种资料和解决方案。

开发文档：https://www.gm-s2.com/book/index.html

社区：https://www.gm-s2.com/community/index.html

快速上手

快速搭建GM S2环境并开始使用，可通过以下步骤完成：

1. 下载GM S2引擎并解压缩。

2. 安装JDK、Maven等开发软件。

3. 按照文档指引，创建GM S2项目，编写计算逻辑并运行。

具体操作请参考GM S2开发文档。

# 示例代码片段
public class WordCountTopology extends Topology{
    public WordCountTopology(){
        SpoutDeclarer spoutDeclarer = super.setSpout("readFile", new ReadFileSpout());
        BoltDeclarer boltDeclarer = super.setBolt("splitSentence", new SplitSentenceBolt(), 1);
        boltDeclarer.shuffleGrouping("readFile");
        boltDeclarer = super.setBolt("wordCount", new WordCountBolt(), 1);
        boltDeclarer.fieldsGrouping("splitSentence", new Fields("word"));
    }
}

以上示例代码片段展示了如何使用GM S2编写一个简单的单词计数程序。