在 AI 技术快速实现想法的时代，挖掘新需求成为核心竞争力——某知名实时数据处理框架需求洞察

内容描述

该框架是一个基于 Python 的实时数据处理系统，专为流处理、实时分析和 AI 管道设计。核心功能定位在于提供统一的批处理和流处理引擎，支持开发和生产环境的无缝切换，处理静态数据和实时数据流。

关键应用场景包括：实时 ETL 管道、事件驱动报警系统、实时分析仪表板、LLM 和 RAG 应用开发。该系统特别适用于需要处理实时数据流的场景，如金融交易监控、物联网数据处理、实时推荐系统等，同时也能很好地支持 AI 和机器学习工作流的部署。

功能特性

该系统具有以下核心功能特性：

• 多样化连接器支持：提供与 Kafka、PostgreSQL、Google Drive、Airbyte 等 300 多个数据源的连接能力，支持自定义 Python 连接器开发

• 状态管理：支持有状态和无状态转换操作，包括连接、窗口函数、排序等复杂操作

• 持久化存储：提供计算状态持久化功能，支持管道重启和故障恢复

• 一致性保证：处理延迟和乱序数据，确保计算结果的最终一致性

• 高性能引擎：基于 Rust 构建的分布式计算引擎，支持多线程、多处理和分布式部署

• AI 工具集成：提供专门的 LLM 扩展包，包含向量索引、文本分割、嵌入等功能，支持 LangChain 和 LlamaIndex 集成

使用说明

安装使用简单，通过 pip 即可安装最新版本：

pip install -U pathway

基本使用流程包括三个步骤：

1. 使用连接器读取数据源

2. 定义数据处理和转换逻辑

3. 将结果输出到目标系统并启动计算

系统支持本地开发、Docker 容器化部署和 Kubernetes 云原生部署。监控仪表板可以实时跟踪连接器消息数量和系统延迟情况。

潜在新需求

（1）需求 1：用户希望增加 DynamoDB 输出连接器，使用 AWS 官方 Rust SDK 实现高性能数据写入功能

（2）需求 2：用户希望支持 Confluent schema registry 集成，特别是在 Kafka 输入输出连接器中实现 schema 管理功能

（3）需求 3：用户希望添加 QuestDB 输出连接器，使用原生的 Rust 实现以提高大规模数据流的处理性能

（4）需求 4：用户希望增加 MQTT 协议支持，提供原生的读写连接器以处理物联网设备产生的高频数据

（5）需求 5：用户希望支持 Azure Blob Storage 作为持久化后端，扩展当前支持的本地文件系统和 S3 存储选项

（6）需求 6：用户希望增加 Apache Iceberg 连接器，支持流式和静态两种模式的数据读取，实现增量更新而不需要全表重读

（7）需求 7：用户希望支持在框架内直接创建 PostgreSQL 表，利用已定义的表结构简化数据库操作流程

（8）需求 8：用户希望提供自定义输出连接器的详细文档和示例，特别是基于 Python 的实现方法

（9）需求 9：用户希望增加 first_value 和 last_value 聚合函数，支持按系统时间保留首个或末个值的功能

（10）需求 10：用户希望在 Python 连接器中支持原始字节数据的传输，避免 base64 编码解碼的性能开销更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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