分布式规则引擎
我们已经使用Drools引擎几年了，但是我们的数据已经增长了，我们需要找到一个新的分布式解决方案来处理大量数据。我们有复杂的规则，可以查看几天的数据，这就是为什么Drools非常适合我们，因为我们的内存中只有数据。
你对类似于流口水但分布式/可扩展的东西有什么建议吗？
我确实对这件事进行了研究，但我找不到任何符合我们要求的东西。
谢谢
共有3个答案
Spark比传统的单节点应用程序更快地将Drools规则应用于数据。Drools-Spark集成的参考体系结构可以遵循以下路线。此外，HACEP是用于Drools复杂事件处理的可扩展和高可用架构。HACEP结合了英菲尼斯潘、骆驼和ActiveMQ。关于使用Drools的HACEP，请参阅以下文章。
您可以在下面的GitHub存储库中找到Drools-Spark集成的参考实现。
也许这对你有帮助。这是作为Drools生态系统的一部分开发的一个新项目。https://github.com/kiegroup/openshift-drools-hacep
首先，我可以看到大量的数据，我们也可以根据我的经验有效地应用Drools（可能需要根据您的需求进行一些调整）。并且很容易与Apache Spark集成。加载您的规则文件火花处理的内存将占用分钟内存...和Drools可以与火花流以及火花批处理作业一起使用...
看我完整的文章，供大家参考尝试。
另一种选择可能是。。。。
JESS实现Rete Engine并接受多种格式的规则，包括CLIPS和XML。
Jess使用增强版的Rete算法来处理规则。Rete是解决多对多匹配难题的一种非常有效的机制
Jess有许多独特的功能，包括反向链接和工作内存查询，当然Jess可以直接操作和推理Java对象。Jess也是一个强大的Java脚本环境，您可以从中创建Java对象、调用Java方法和实现Java接口，而无需编译任何Java代码。
你自己试试。
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我正在为我的项目评估一个规则引擎。该项目将基于hadoop。我用DROOLS做了一些POC。基本上，我使用DROOL在映射器一侧。基于此，以下是我的观察和质疑。 1） a）我使用DROOLS在300万对象上启动了规则（大约需要17秒）b）我使用简单的Java对象（大约需要17秒）为没有DROOLS的300万对象使用了与DRL文件中相同的if/else循环逻辑。b大约比a快100倍。这是正常行为吗？
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我正在向drools规则引擎插入数据，但我无法理解它是如何处理插入的数据的。插入数据的代码是：
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我试图用一个简单的例子来描述这个问题。比方说，我有一个语法，看起来像这样： 这种语言的一个简单例子是： 我有一个自定义作用域提供程序，用于的属性： 到目前为止一切都很好，我的问题是： 我也有一个格式化程序，我无法为引用的s添加规则： 如您所见，我已经为和规则以及规则设置了格式。然而，规则的格式仅应用于实例化的地方（例如：声明）。当我运行此格式器（CtrlShiftF）时，我得到以下格式： 然而，我
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一面 3.27 第一回遇到提前五分钟进来的面试官。。。 面试官介绍部门 问我知不知道 kkv？ 列存储怎么做？列存和行存的区别，使用场景？ 介绍了实习的工作 leveldb 读哪一层sst最耗时，为什么？ 如果前台不停的读，后台在做compaction ，会发生什么？ CMU 15445 问了分片buffer pool 的实现？ 怎么实现 buffer pool 的无锁化？ 如果现在 mmap 的