在AI技术快速实现想法的时代，挖掘新需求成为核心竞争力——某知名实时数据处理框架需求洞察

内容描述

该框架是一个基于Python的实时数据处理系统，专为流处理、实时分析和AI管道设计。核心功能定位在于提供统一的批处理和流处理引擎，支持开发和生产环境的无缝切换，处理静态数据和实时数据流。

关键应用场景包括：实时ETL管道、事件驱动报警系统、实时分析仪表板、LLM和RAG应用开发。该系统特别适用于需要处理实时数据流的场景，如金融交易监控、物联网数据处理、实时推荐系统等，同时也能很好地支持AI和机器学习工作流的部署。

功能特性

该系统具有以下核心功能特性：

• 多样化连接器支持：提供与Kafka、PostgreSQL、Google Drive、Airbyte等300多个数据源的连接能力，支持自定义Python连接器开发
• 状态管理：支持有状态和无状态转换操作，包括连接、窗口函数、排序等复杂操作
• 持久化存储：提供计算状态持久化功能，支持管道重启和故障恢复
• 一致性保证：处理延迟和乱序数据，确保计算结果的最终一致性
• 高性能引擎：基于Rust构建的分布式计算引擎，支持多线程、多处理和分布式部署
• AI工具集成：提供专门的LLM扩展包，包含向量索引、文本分割、嵌入等功能，支持LangChain和LlamaIndex集成

使用说明

安装使用简单，通过pip即可安装最新版本：

pip install -U pathway

基本使用流程包括三个步骤：

1. 使用连接器读取数据源
2. 定义数据处理和转换逻辑
3. 将结果输出到目标系统并启动计算

系统支持本地开发、Docker容器化部署和Kubernetes云原生部署。监控仪表板可以实时跟踪连接器消息数量和系统延迟情况。

潜在新需求

（1）需求1：用户希望增加DynamoDB输出连接器，使用AWS官方Rust SDK实现高性能数据写入功能

（2）需求2：用户希望支持Confluent schema registry集成，特别是在Kafka输入输出连接器中实现schema管理功能

（3）需求3：用户希望添加QuestDB输出连接器，使用原生的Rust实现以提高大规模数据流的处理性能

（4）需求4：用户希望增加MQTT协议支持，提供原生的读写连接器以处理物联网设备产生的高频数据

（5）需求5：用户希望支持Azure Blob Storage作为持久化后端，扩展当前支持的本地文件系统和S3存储选项

（6）需求6：用户希望增加Apache Iceberg连接器，支持流式和静态两种模式的数据读取，实现增量更新而不需要全表重读

（7）需求7：用户希望支持在框架内直接创建PostgreSQL表，利用已定义的表结构简化数据库操作流程

（8）需求8：用户希望提供自定义输出连接器的详细文档和示例，特别是基于Python的实现方法

（9）需求9：用户希望增加first_value和last_value聚合函数，支持按系统时间保留首个或末个值的功能

（10）需求10：用户希望在Python连接器中支持原始字节数据的传输，避免base64编码解碼的性能开销