Fire框架是由中通大数据自主研发并开源的、专门用于进行Spark和Flink任务开发的大数据框架，可节约70%以上的代码量。首创基于注解进行Spark和Flink任务开发，具备实时血缘、根因诊断、动态调优、参数热调整等众多平台化功能。Fire框架在中通内部每天处理数据量高达数千亿，在外部已被数十家公司所使用。

Byzer (former MLSQL) is a low-code, open-sourced and distributed programming language for data pipeline, analytics and AI in cloud native way.

基于Spark的新闻推荐系统，包含爬虫项目、web网站以及spark推荐系统

基于DataX，提供简单易用的 操作界面，降低用户使用DataX的学习成本，缩短任务配置时间，避免配置过程中出错，使数据抽取变得简单、易用

RCJava-core(RepChain Client Library for Java)，RepChain的客户端开发包Java语言版本，可用来构造并提交交易，获取链信息，同步区块数据等

Taier 名字由来中国古代十大名剑之一 —— 太阿。 Taier 是一个分布式可视化的DAG任务调度系统。旨在降低ETL开发成本、提高大数据平台稳定性，大数据开发人员可以在 Taier 直接进行业务逻辑的开发，而不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现，将工作的重心更多地聚焦在业务之中。

RepChain（Reactive Permissioned Chain）是第一款采用响应式编程实现的自主可控的区块链基础组件。由广州软件应用技术研究院、中国科学院软件研究所、贵阳信息技术研究院、中科智城（广州）信息科技有限公司、中科软科技股份有限公司和北京连琪科技有限公司共同研发，支持单位有中科嘉速和广州中科易德。RepChain已通过工信部信通院“2019、2020可信区块链”功能和性能测试。

混合型科学大数据流水线系统，包含丰富的处理器组件，提供Shell、DSL、Web配置界面、任务调度、任务监控等功能

深圳地铁大数据客流分析系统🚇🚄🌟

项目主要模块 基于对电商用户行为数据的基本分类，我们可以发现主要有以下三个分析方向： 1. 热门统计 利用用户的点击浏览行为，进行流量统计、近期热门商品统计等。 2. 偏好统计 利用用户的偏好行为，比如收藏、喜欢、评分等，进行用户画像分析，给出个 性化的商品推荐列表。 3. 风险控制 利用用户的常规业务行为，比如登录、下单、支付等，分析数据，对异常情况 进行报警提示。