# datay **Repository Path**: elfbobo_admin_admin/datay ## Basic Information - **Project Name**: datay - **Description**: DataY 是轻量、高性能的数据平台，一个 JAR、自研流批一体处理引擎，自研分布式调度框架，在 2 核 4G 的机器上 就能跑通 数据集成 → 数据建模 → 数据开发 → 任务调度 → 数据应用 的完整链路。 - **Primary Language**: Java - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: http://datay.yuyuejia.com.cn/ - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 53 - **Created**: 2026-11-06 - **Last Updated**: 2026-11-12 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # DataY · 轻量数据平台 > 数据平台可以很小，功能不打折。一套 DataY 跑起来，数据集成、维度建模、任务调度、高性能数仓、智能问数 —— 全有。 🌐 **产品首页**: [http://datay.yuyuejia.com.cn/](http://datay.yuyuejia.com.cn/) ## 为什么是 DataY？ 传统数据平台动辄十几台机器、上百 G 内存，部署复杂、运维成本高。DataY 的理念是：**用最极致的技术栈精简，交付最完整的数据能力。** | 传统方案 | DataY | |----------------------------------|------------------------------------| | 需要 Hadoop / Spark / 分布式调度等多套系统组件 | 一个 JAR，自研引擎，一体化部署，拒绝组件地狱 | | 需要多台服务器起步 | **2 核 4G** 即可跑通数据集成 → 数仓 → 问数的完整链路 | | 技术栈多，运维门槛高，需要专职大数据工程师 | 零依赖启动，10 分钟搭好开发环境 | **DataY = DataX + Nifi + DolphinScheduler**，但它不是三个工具的拼盘，而是把这三类能力重新设计成一套运行时： - 自研流批一体数据集成框架，负责「进得来、算得动」； - 自研分布式调度框架，负责「调得准、跑得稳」； - AI 原生能力，负责「用得上、可自动化」。 这里的“轻量”指的是**运行资源门槛低**，不是能力轻量。它不依赖 Hadoop、Spark 这类重型组件，一个 JAR 就能启动，支持 DuckDB 作为高性能分析引擎，也支持 Doris，CLickHouse等分析引擎。开发机 2 核 4G 就能跑通从数据接入到报表查询的完整链路。 ## 项目结构 DataY 分两个子模块，Core 负责引擎，Web 负责平台产品： ``` datay/ ├── pom.xml # Maven 父模块 ├── datay-core/ # 轻量、高性能、流批一体的数据集成引擎 ├── datay-web/ # 可视化数据平台（任务设计 + 调度 + 数仓 + 问数） └── docs/ # 产品主页 + 帮助文档 ``` ## 五大能力，一个平台 ### 数据集成（Data Integration） - 支持 MySQL / PostgreSQL / Oracle / SAP HANA / Doris / ClickHouse / DuckDB 等二十余种数据源 - 可视化拖拽画布编排 ETL 数据流，也可 JSON 配置文件一键跑任务 - 支持全量同步、增量同步、MySQL CDC / PostgreSQL CDC / Oracle CDC 实时同步 - 自动建表（DDL 转换），源表改字段自动同步到目标 - 支持跨库数据比对：按主键关联两侧表，DuckDB SQL 计算差异，结果文件写入本地或 MinIO ### 维度建模（Dimensional Modeling） - 星型 / 雪花模型：可视化定义事实表与维度表的关联，沉淀业务语义层 - 三种维度类型：普通维度、层级维度、时间维度 - 事实表外键字段一键关联维度，指定时间周期字段，指标自动获得业务语义 - 维度 / 事实模型支持物化建表，数据直接落地到内嵌 DuckDB - 为指标管理与智能问数提供统一的维度体系，指标口径不跑偏 ### 任务调度（Job Scheduler） - Cron 定时调度，Quartz 引擎精准到秒 - DAG 工作流编排，父子任务自动拓扑排序 - 支持手动触发、暂停/恢复、失败重试 - 调度 master 与执行 worker 可分离部署，单机就能跑，集群也能扩 ### 高性能数仓（High-Performance Warehouse） - **内嵌 DuckDB**，列存 + 向量化 + 无锁并发，单机就能跑出分布式数仓的性能 - 与维度建模、指标管理打通，原子指标 / 衍生指标统一口径 - 支持 Doris / ClickHouse 流式加载，需要大规模查询可随时外挂 - 支持 DuckLake（Iceberg 格式），低成本构建数据湖 ### 智能问数（AI Data Agent） - 自然语言 → 指标 → 维度 → 时间过滤 → 取数，**一句话拿报表** - RAG 本地向量索引，指标口径不跑偏 - 指标管理模块统一维护业务口径，问数有依据 ### MCP Harness（让 Agent 直接操作平台对象） - 通过 MCP 端点 `/mcp/datay` 把**数据源、数据服务、ETL 任务、数据模型**的增删改查与运行类动作暴露给 AI Agent - 同一端点提供**指标智能问数**能力（`metric_query_guide` / `list_metrics` / `describe_metrics` / `sample_dimension_values` / `query_metric_data` / `retrieve_metric_context`），与内置问数助手共用同一套实现与口径 - 同一端点也提供**指标定义管理**（`metric_*`：增删改查、SQL 预览、指标目录维护），与页面保存走同一套校验 - Claude Desktop / Cursor / DSH 等 MCP 客户端接上后，可自行完成「建数据源 → 建 ETL 任务并试跑 → 上线调度 → 建模并物化落表 → 一句话问指标」 ## 环境要求 - Java 17+ - Maven 3.6+ - Node 22+（构建 DataY Web 前端） ## 一键部署 **方式一：直接下载运行包** ```bash # 下载 wget https://datay.yuyuejia.com.cn/download/datay-web.jar -O datay-web.jar # 启动（单机模式，调度+执行合一），AI 能力需要提供 AI API Key，默认为 Deepseek 原厂Key java -jar datay-web.jar --DATAY_AI_API_KEY=sk-xxxxxxxxx # 浏览器打开 http://localhost:8080，默认账号 admin/admin ``` **方式二：从源码构建** ```bash # 1. 克隆仓库 git clone https://gitee.com/yuyuejia/datay.git # 2. 构建项目（默认包含全平台原生库） cd datay mvn clean package -DskipTests # 仅构建指定平台的精简包（jar 小于 150MB）： # mvn clean package -DskipTests -Dslim.jar.platform=linux-amd64 # 可选平台：linux-amd64 / linux-arm64 / macos / windows # 3. 启动（单机模式，调度+执行合一），AI 能力需要提供 AI API Key，默认为 Deepseek 原厂Key java -jar datay-web/target/*.jar --DATAY_AI_API_KEY=sk-xxxxxxxxx # 4. 浏览器打开 http://localhost:8080，默认账号 admin/admin ``` 在线演示地址：[http://datay-demo.yuyuejia.com.cn/](http://datay-demo.yuyuejia.com.cn/) --- ## Core 独立运行（嵌入 / CLI 模式） ```bash # JSON 定义任务，直接跑 java -jar datay-core/target/datay-core-*-jar-with-dependencies.jar taskConfig.json ``` ```json { "units": [ { ".name": "StreamJdbcInput", "table": "orders" }, { ".name": "StreamJdbcOutput", "table": "orders_sync" } ], "connections": [{ "sourceId": "...", "targetId": "..." }] } ``` ## 常用场景案例 - [Mysql同步到Mysql](datay-core/docs/example/mysql-to-mysql.md) - [Http同步到Mysql](datay-core/docs/example/http-to-mysql.md) - [飞书多维表格同步到Mysql](datay-core/docs/example/feishu-bitable-to-mysql.md) - [Mysql同步到飞书多维表格](datay-core/docs/example/mysql-to-feishu-bitable.md) - [Mysql CDC实时同步到Mysql](datay-core/docs/example/mysqlCDC-mysql.md) - [MySQL CDC实时同步到DuckDB](datay-core/docs/example/mysqlCDC-duckdb.md) - [MySQL CDC实时同步到DuckLake](datay-core/docs/example/mysqlCDC-ducklake.md) - [PostgreSQL CDC实时同步到DuckDB](datay-core/docs/example/postgresCDC-duckdb.md) - [PostgreSQL CDC实时同步到DuckLake](datay-core/docs/example/postgresCDC-ducklake.md) - [Oracle CDC实时同步到DuckDB](datay-core/docs/example/oracleCDC-duckdb.md) - [Mysql同步到Apache Doris](datay-core/docs/example/mysql-doris.md) - [Mysql同步到DuckLake](datay-core/docs/example/mysql-ducklake.md) - [使用DuckDB SQL进行数据处理](datay-core/docs/example/mysql-sqlunit-mysql.md) ## 支持的数据源 - **关系型数据库**: MySQL系, Oracle, PostgreSQL系, SQL Server, MariaDB, 达梦（DM）, SAP HANA - **分析数据库**: DuckDB, Doris, ClickHouse, GreenPlum - **文件系统**: 本地文件、MinIO对象存储、CSV、EXCEL、Parquet - **CDC**: MySQL Binlog, PostgreSQL 逻辑复制（WAL / pgoutput）, Oracle LogMiner, MongoDB Change Streams ## 商业支持 DataY 开源免费，遵循对应开源协议，个人与企业均可免费下载、评估使用。 如果您企业需要落地生产环境，可购买作者提供的商业服务，保障业务稳定运行： 服务清单 - 私有化部署、高可用架构落地、信创适配 - 远程技术支持、SLA 应急保障 - 定制开发：数据源扩展、业务算子、报表大屏、多租户改造、SSO登录 - 性能调优、压测、CDC/流批链路诊断 - 培训服务：运维培训、开发培训、数据建模实战 - 版本代升级、迁移、巡检、年度维保包 重要说明 - 开源社区 Issue 尽力支持，不承诺响应时效；生产问题请走商业支持通道 - 商业服务为作者独立提供，不改变开源代码本身协议 ## 联系方式 有问题或建议，请通过项目Issue或加微信号进行反馈，我们会尽快回复您。 DataY ## 奖赏 如果你觉得 DataY 对你有帮助，欢迎给项目 Star、分享推荐给身边同行。 也可以请作者喝杯咖啡，支持项目持续迭代、修复 Bug、新增数据源与能力。 所有赞赏仅用于激励作者持续投入开发，**不构成任何商业服务、技术承诺或售后保障**。 如果需要生产级技术支持、定制开发、私有化落地，请查阅上方【商业支持】。 DataY