esProc

用 Java 生态的 SPL 语言，轻松搞定复杂数据计算。

esProc SPL 是一款基于 JVM 的编程语言，专为结构化数据计算而设计，既可作为独立的数据分析工具，也可作为嵌入式计算引擎集成到应用中。它致力于解决传统 SQL 和 Java 在处理复杂数据计算时的痛点，如多步骤过程化计算、有序运算、跨库数据整合等。核心能力包括丰富的计算函数库（支持集合运算、排序、分组、连接等）、天然支持有序数据操作、可处理非结构化数据、以及通过分步计算简化复杂逻辑。SPL 语法简洁，支持 IDE 调试，能显著提升数据计算开发效率，尤其适合金融、电信等领域的报表统计和数据分析场景。

开源 free 基础设施

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 4683

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类基础设施

开发团队SPLWare

所属国家

官网地址http://doc.esproc.com/esproc

GitHubhttps://github.com/SPLWare/esProc

定价模式free

价格说明开源免费，Apache-2.0 许可证，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Java

技术栈/模型cluster-computing,database,dataset,esproc,java,sql

GitHub 星标★ 4683

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2021-11-09 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-10

浏览次数8

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

JVM 运行环境（项目基于 Java 开发）
可访问外网，用于下载安装包和官方文档
源码方式需要 Eclipse
解压工具（安装包为 ZIP 文件）

安装与启动步骤

1下载 ZIP 安装包

开源用户没有自动安装包，官方只提供 ZIP 文件。到官网下载页选择对应版本下载压缩包。
2阅读官方安装说明

README 把安装说明放在外部文章链接，请按该文档逐步操作。README 本身未给出可执行命令。
3解压并启动

把 ZIP 包解压到本地目录后按官方说明启动。README 未给出目录、端口等参数，以文档为准。
4源码方式拉取代码

Eclipse 开发者可从 GitHub 获取源码，README 指向仓库地址，此步为克隆仓库。
```
git clone https://github.com/SPLWare/esProc.git
```
5配置 ide 源码目录

com.scudata.ide 模块源码在仓库 ide 目录，需在 Eclipse 中将该文件夹加入 Source folders，否则无法正常编译调试。
6查看源码调试说明

README 为源码方式提供了单独的说明文章，遇到编译或模块问题可查阅。

如何确认成功

README 未给出验证命令；请按官方安装说明确认启动，源码方式检查 ide 目录已加入 Source folders。

常见问题

Q：有自动安装包吗？

A：没有。README 明确说明开源用户不提供自动安装包，只提供 ZIP 文件，需下载后按官方说明手动安装。

Q：源码里找不到 ide 模块怎么办？

A：com.scudata.ide 模块的源码位于仓库的 ide 目录，需要在 Eclipse 中把对应文件夹添加到 Source folders。

Q：其他版本（商业版等）怎么安装？

A：从官网下载页下载对应安装包，README 称安装过程直接，无需额外说明。

Q：安装文档在哪里？

A：README 给出的开源安装说明链接为 https://c.esproc.com/article/1718848717817 ，源码方式说明为 https://c.esproc.com/article/1677815008127 。

注意事项

README 未提供任何安装命令，步骤 1-3、6 需按官方外链文档执行，本教程未虚构命令。
开源版与商业版下载入口不同，商业版在 https://www.esproc.com/download-esproc/ 获取。
若通过源码构建，务必先完成 ide 目录的 Source folders 配置。

核心亮点

支持有序计算和过程化编程，解决 SQL 难以表达的复杂逻辑
内置丰富函数库，可跨数据库和文件进行混合计算
嵌入式引擎设计，可无缝集成到 Java 应用中，提升性能

不足之处

社区规模和生态相比主流分析工具仍较小
文档和教程资源相对有限，学习曲线较陡

适用场景

金融行业复杂报表和风控指标计算
Java 应用内嵌高性能数据计算引擎
多数据源（数据库、文件）整合分析

替代项目

Apache Spark、Pandas、Apache Flink

项目介绍

esProc 是基础设施领域的开源项目，由 SPLWare 开发，2021 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（4,683）位列前 9%，在基础设施分类的 1,130 个项目里位列前 14%。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-18。开源免费，Apache-2.0 许可证，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：金融行业复杂报表和风控指标计算。同类可对比的替代方案包括 Apache Spark、Pandas、Apache Flink。

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