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ghcr.io/arroyosystems/arroyo:sha-e75ff38
ghcr.iolinux/amd64sha-e75ff38大小: 未知更新于 2026年6月6日
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
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Arroyo 是一个用 Rust 编写的分布式流处理引擎，旨在高效地对数据流执行有状态计算。与传统批处理不同，流处理引擎可以处理有界和无界数据源，一旦结果可用便立即输出。
简而言之：Arroyo 让您能够对高容量实时数据提出复杂问题，并在亚秒级时间内获得结果。
特性
🦀 SQL 流处理管道
🚀 可扩展至每秒数百万事件
🪟 有状态操作，包括窗口和连接
🔥 状态检查点，用于管道的容错和恢复
🕒 基于 Dataflow 模型 的面向时间的流处理
🔌 多种 连接器，包括 Kafka 和 Iceberg
用例
一些示例用例包括：
- 欺诈和安全事件检测
- 实时产品和业务分析
- 实时摄入到数据仓库或数据湖
- 实时机器学习特征生成
为什么选择 Arroyo
目前已有许多现有的流处理引擎，包括 Apache Flink、Spark Streaming 和 Kafka Streams。为什么要创建一个新的引擎？
- 无服务器操作：Arroyo 管道设计用于现代云环境，支持无缝扩展、恢复和重新调度
- 高性能 SQL：SQL 是一等公民，始终保持出色的性能
- 为非专家设计：Arroyo 将管道 API 与其内部实现清晰分离。您无需成为流处理专家即可构建实时数据管道。
安装
Arroyo 以单个二进制文件形式提供。您可以在 macOS 上使用 Homebrew 本地安装：
brew install arroyosystems/tap/arroyo
或在 macOS 或 Linux 上使用以下脚本安装：
curl -LsSf https://arroyo.dev/install.sh | sh
您也可以从 https://github.com/ArroyoSystems/arroyo/releases 下载适用于您平台的二进制文件。
安装 Arroyo 后，通过以下命令启动集群：
$ arroyo cluster
您也可以在 Docker 中运行集群：
docker run -p 5115:5115 \
ghcr.io/arroyosystems/arroyo:latest
然后，在 http://localhost:5115 加载 Web UI。
有关更深入的指南，请参阅 快速开始指南。
Arroyo 运行后，请按照 教程 创建您的第一个实时管道。
Cloudflare 管道
如果您不想自行托管，Arroyo 可作为 Cloudflare 开发者平台上的完全托管解决方案提供：Cloudflare Pipelines，现已开放测试版。目前支持摄入到 R2 的无状态管道，我们将在不久的将来扩展到有状态管道。
开发 Arroyo
我们欢迎社区贡献！请参阅 开发者设置 指南开始，或通过 *** 联系团队，或创建 issue。
社区
- *** — 支持和项目讨论
- https://github.com/ArroyoSystems/arroyo/issues — 错误报告和功能请求
- Arroyo 博客 — Arroyo 团队的更新
镜像拉取常见问题
功能
排错
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"