Metal是一款数据流建模软件，通过Metal可以管理数据流处理算子、可视化建模、批处理任务执行。
如果你经常使用Spark SQL开发ETL Pipeline，积累了大量的DTD(Dataframe To Dataframe)的算子/操作，你可以按照Metal的插件规范改造你的算子/操作，使用Metal来管理这些插件。
如果你使用Metal，你可以很方便地复用这些插件。Metal提供了两种方式来构建数据流，数据流是由插件组合而成的。
- 第一种构建方式是Cli风格，你需要编写spec文件来配置数据流的结构以及数据处理算子的参数。
- 第二方式是可视化风格，Metal提供了用于数据流设计的Web UI即metal-ui。metal-ui是一个简易的数据流集成开发环境，相比于Cli风格，metal-ui降低了配置数据流的难度。metal-ui以Project的概念管理每个数据流。你可以在metal-ui中，创建Project、配置Project、绘制数据流、跟踪数据处理任务、管理算子插件等。
- 支持Spark SQL批处理引擎
- 处理算子复用和管理
- 支持
spark-submit命令行提交 - 提供了REST-API服务
- 支持可视化构建数据流
- 支持算子扩展
- 提供了打包工具
- 提供了Web-UI
- 支持用户级、Project级资源隔离
感谢您对本项目贡献的兴趣! 了解如何对项目做贡献的最简单的方式是提交一次PR。在正式发起PR前，你需要了解如何构建源码以及提交前的主要事项。
构建Metal，需要使用JDK 11及以上版本。从仓库拉取最新代码，然后使用maven执行构建：
git pull origin master
mvn clean package -pl metal-dist -am -Dmaven.test.skip=true 通过如下命令检查代码格式:
mvn spotless:check您需要保证在发起PR前，已经修复了全部spotless错误。
更多细节见Contributing.md.
