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今年，是 GreptimeDB 在开源之夏的第三年！
本次提交的 4 个项目已经全部审核通过了！
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敲黑板划重点，不了解 GreptimeDB 的同学往这里看‼️
讲点知识
社区简介
GreptimeDB 是一个开源、云原生的可观测数据库，能够统一处理指标、日志和链路追踪等数据，适合任意规模的 IoT，个人项目与可观测性场景。
开源的两年多时间里，技术团队秉承开源的初衷和热忱持续迭代开源版本，参与开源活动，维护开源社区······目前已经在 GitHub 上获得了 5000 多 Star，累计拥有来自全球的 100+ 位个人贡献者和近 10 位 Committer，在 Twitter/Linkedin/Medium 上也获得了很多关注和积极反馈，不断繁荣开源社区。
社区项目主仓库
开源协议
Apache License 2.0
社区官方公共联系邮箱
技术 Tag
Database，Observability，Kubernetes，Prometheus，Grafana，Cloud Native，AWS IoT
编程语言：Rust
看看今年有哪些项目“上班”了！
说点正事
项目一：基于 Apache Iceberg 的 GreptimeDB 备份功能增强
**编号：**2532c0117
**难度：**基础
**支持语言：**中文 & English
导师 & 邮箱： Wenkang/wenymedia@gmail.com
透露一下： 一名热爱开源的数据库开发者，Apache OpenDAL 项目 committer，专注于分布式系统、性能优化与可扩展架构设计。收藏了很多「草莓熊」玩偶。
**技术领域：**Database
**编程语言：**Rust
**开源协议：**Apache License 2.0
项目简述：
GreptimeDB 是一款时序数据库，目前使用自研格式进行备份，这在一定程度上限制了其与企业级数据湖平台的兼容性。本项目将开发一套新的备份机制，使得 GreptimeDB 的数据可导出为 Apache Iceberg 格式（一个为大规模分析数据设计的开放表格格式）。该集成将有助于实现与 Apache Spark、ClickHouse 等大数据平台的数据互通与管理能力增强。
产出要求：
- 项目将支持将 GreptimeDB 中的时序数据导出为符合 Apache Iceberg 规范的表格格式，完整涵盖数据与元数据的映射关系；
- 编写测试用例，确保导出的 Iceberg 数据能够被 Apache Spark、ClickHouse 等主流大数据平台正确识别与读取，验证格式的兼容性与数据的一致性；
- 撰写详细的用户文档，说明如何启用 Iceberg 备份功能、导出数据，以及如何在下游平台中加载使用导出的数据，文档需配合配置说明与命令示例，帮助用户快速上手。
项目技术要求：
- 编程语言：熟练掌握 Rust；
- 数据格式：具备 Apache Iceberg 使用经验，了解其数据结构；
- 数据库系统：了解 GreptimeDB 的备份机制；
- 测试框架：了解数据库系统的测试方法与框架；
- 文档能力：能够撰写清晰、完备的技术文档。
项目二：在 GreptimeDB 中实现基于查询粒度的资源追踪与配额控制机制
**编号：**2532c0116
**难度：**进阶
**支持语言：**中文 & English
导师 & 邮箱： Yingwen/yingwen@greptime.com
透露一下： 一名专注于 GreptimeDB 存储引擎开发的 Rust 开源软件开发者，曾为 arrow-rs、OpenDAL、DataFusion 等高质量项目贡献过代码。业余时间热衷于学习摄影和驾驶。
**技术领域：**Database
**编程语言：**Rust
**开源协议：**Apache License 2.0
项目简述： GreptimeDB 当前已支持逻辑租户隔离，但尚未提供针对租户的资源使用监控与限制机制，尤其在查询执行层面。该项目旨在开发一套查询级别的资源追踪系统，用于监控每条查询的 CPU 和内存使用情况，并在其超过预设配额时终止查询执行。在执行阶段，查询会被优化为不同的执行计划，资源使用指标可以附加到这些计划上，从而让 GreptimeDB 实时感知资源消耗。
产出要求：
- 实现一套查询级别的资源追踪系统，可以追踪查询的资源消耗；
- 可以限制单个查询能使用的内存和 CPU 时间，可以提前终止超过限制的查询；
- 如有余力，可实现全局的资源限制，即限制所有查询最多可使用的资源。
项目技术要求：
- 编程语言：熟练掌握 Rust，GreptimeDB 的主要开发语言；
- 并发与异步编程：具备 Rust 异步编程模型和并发模式的实践经验；
- 数据库系统：理解数据库查询执行机制与资源管理逻辑；
- 性能监控：熟悉 Rust 应用中的 CPU 和内存监控工具与方法；
- 测试框架：了解 Rust 相关的测试方法和工具；
- 文档能力：能够撰写清晰、完备的技术文档。
项目三：为 GreptimeDB 实现异步索引构建机制
**编号：**2532c0118
**难度：**进阶
**支持语言：**中文 & English
导师 & 邮箱： Zhenchi/zhongzc_arch@outlook.com
透露一下： GreptimeDB 开发者，专注于分布式时序数据库的架构设计与性能优化，热爱简洁优雅的架构与解决方案。
**技术领域：**Database
**编程语言：**Rust
**开源协议：**Apache License 2.0
项目简述： 随着 GreptimeDB 索引类型的日益丰富（包括 minmax、倒排索引、全文搜索、布隆过滤器等），当前基于 SST 文件层级的同步构建机制已成为写入性能的瓶颈。现有的做法将索引构建与 flush/compact 操作耦合，阻塞了写入流程；而通过 DDL 操作修改 region 元数据实现灵活索引管理，以及查询优化器可智能选择索引的能力，为实现异步索引构建提供了可行性。本项目将重构当前索引构建流程，实现与写入解耦的异步机制。通过引入 double-read 操作，将索引构建与数据持久化解耦，为未来如远程索引器、基于数据分布的自适应索引选择等特性奠定基础。
产出要求：
- GreptimeDB 支持异步构建索引：把建索引过程从写入路径中摘除出来，并实现自动或按需为无索引的数据文件构建索引；
- 如有余力，可继续实现接续的旧数据重建索引功能和远程索引器。
项目技术要求：
- 编程语言：熟练掌握 Rust；
- 并发与异步编程：具备 Rust 异步编程模型和并发模式的实践经验；
- 数据库系统：了解 GreptimeDB 的索引机制；
- 测试框架：了解 Rust 相关的测试方法和工具；
- 文档能力：能够撰写清晰、完备的技术文档。
项目四：GreptimeDB 通用 UDF 执行框架设计与实现
**编号：**2532c0119
**难度：**进阶
**支持语言：**中文 & English
导师 & 邮箱： Ruihang/ruihang@greptime.com
透露一下： GreptimeDB 维护者，Apache DataFusion PMC 成员、Arrow Committer、HoraeDB PPMC 成员。
**技术领域：**Database
**编程语言：**Rust
**开源协议：**Apache License 2.0
项目简述： 用户自定义函数（UDF）是数据库系统提供可扩展能力的重要机制。本项目旨在为 GreptimeDB 实现一套 UDF 执行框架，涵盖 UDF 的定义、管理与执行。UDF 的后端可基于 Python 或 WASM，增强其生态适配性。该任务需要开发者具备 Rust 编程能力、数据库执行引擎的基本知识、SQL 编程经验以及相关系统知识。
产出要求：
- GreptimeDB 支持创建、修改、删除以及在 SQL 执行时调用用户提交的 UDF，并为 UDF 执行提供基本的运行时安全与隔离能力；
- 完善的设计并完成使用文档的撰写。
技术要求：
- 熟悉数据库系统，特别是执行引擎部分；
- 了解 PostgreSQL 等常见数据库的基本原理，了解 Python 或 WASM 的运行细节及生态；
- 有良好的设计与文档撰写能力。
项目结项
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关于 Greptime
Greptime 格睿科技专注于打造新一代可观测数据库，服务开发者与企业用户，覆盖从从边缘设备到云端企业级部署的多样化需求。
- **GreptimeDB 开源版：**开源、云原生，统一处理指标、日志和追踪数据，适合中小规模 IoT，个人项目与可观测性场景；
- **GreptimeDB 企业版：**面向关键业务，提供更高性能、高安全性、高可用性和智能化运维服务；
- **GreptimeCloud 云服务：**全托管云服务，零运维体验“企业级”可观测数据库，弹性扩展，按需付费。
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