2024年6月26日 · Rill Data 提供了一整套强大的功能，帮助企业和开发者简化实时数据处理流程，快速获取有价值的数据洞察。 1. 实时数据处理与分析. Rill Data 支持从流媒体数据源（如 Kafka、Kinesis）实时接收和处理数据，确保数据的高时效性。

2024年10月30日 · rill 是基于duckdb 的快速bi 工具. 参考架构. 包含了提取，加载，查询，过滤，包含了etl，内存存储，以及操作型bi. 说明. rill server 基于golang 开发，web 上使用了Sveltekit，rill 设计上很值得学习参考，抽象了不少自己的yaml schema 灵活性上很方便，后边整体介绍下. 参考 ...

2024年8月29日 · Rill，取义自细流，是专为Go语言设计的一款工具包。 它汇聚了并发处理、数据流、批处理和管道构建的一系列简便函数。 通过Rill，开发者得以避开并发编程中的荆棘——如goroutine管理、通道 (channel)操作、错误追踪等，专注于核心业务逻辑的实现。 无论是执行简单的并发迭代，还是构建复杂的多级处理流程，Rill都是你的得力助手。 Rill不仅捕捉了Go语言在并发处理上的精髓，还巧妙地利用了Go 1.18引入的泛型特性。 这使得其所有操作不仅类型安全， …

2024年12月19日 · DSL 转换器通过将 dify 导出的 DSL 描述转换为 rill-flow 项目支持的 DSL 描述，并导入到 rill-flow 服务中，实现让 rill-flow 调度派发，实现将业界先进的交互体验与高性能的工作流引擎结合的目的。

2025年3月12日 · Rill是一个新的并发工具包，专为Go语言设计，旨在简化并发编程的复杂性。 Rill的核心特点是其可组合性，允许开发者通过组合不同的模块来构建复杂的并发解决方案。 该工具包提供了多种并发原语，如channel、select、context等，使得并发编程更加直观和模块化。 此外，Rill还支持协程（goroutine）的创建和调度，以及错误处理和资源管理，从而提高了代码的健壮性和可维护性。 开发者可以通过Rill实现高效的并行处理和异步通信，这对于需要处理高并 …

In this guide, we will go over the steps to create your own custom components using natural language to create a unique canvas dashboard. You can follow along with the rill-openrtb-prog-ads project in our Rill Examples repository. Rill Components are developed in Rill Developer and are used as single units within a Canvas Dashboard.

These tutorials were built to help you get started with Rill and empower you to build your own projects. The journey from data import, SQL transformations, dashboard creation and finally deployment to Cloud. From there, looking at Rill Cloud specific features, pushing local changes to Rill Cloud, then finally developing custom features. Why Rill?

To install Rill on Windows, you'll first need to install WSL and one dependency in your WSL environment. To install WSL, please refer to Microsoft's documentation. We have verified that Rill runs on Ubuntu 22.04 LTS. Other distributions and versions may work, but are not tested.

Rill Flow is a high-performance, scalable distributed workflow orchestration service with the following core features: High performance: Supports the execution of tens of millions of tasks per day, with task execution latency less than 100ms; Distributed: Supports the orchestration and scheduling of heterogeneous distributed systems