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airflow

可编程的工作流自动化平台

Apache Airflow工作流调度DAGPythonGithub开源项目

Apache Airflow是一个开源的工作流自动化平台,支持以Python代码定义工作流。它采用有向无环图(DAG)结构组织任务,提供了可视化界面和命令行工具来管理和监控工作流。Airflow具有动态生成管道、灵活扩展和处理复杂依赖关系的能力,适用于各类数据处理和批处理任务。该平台简化了工作流的版本控制、测试和协作,特别适合处理相对稳定的长期运行工作流。

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介绍相关项目
awesome-apache-airflow - Apache Airflow资源大全 工作流管理平台指南
Apache AirflowGithub工作流管理开源软件开源项目数据管道调度系统
本项目汇集了Apache Airflow的综合资源，包括部署方案、教程、最佳实践和工具库等。内容涵盖重要链接、视频教程和商业服务，为Airflow用户提供全面指南。项目持续更新，致力于成为Airflow社区的权威参考。
cwl-airflow - 轻量级工作流管理器实现Apache-Airflow与CWL的集成
Apache-AirflowCWL-AirflowGithubPython包工作流管理开源项目管道管理
cwl-airflow是一个扩展Apache-Airflow 2.1.4功能的Python包，支持Common Workflow Language (CWL) v1.1。这个轻量级管道管理器可将CWL工作流无缝集成到Airflow环境中，提供卓越的性能和易用性。项目兼容Python 3.7，使用Apache 2.0许可证，并在GitHub上持续维护。安装便捷，可通过pip获取最新或特定版本。完整文档托管在ReadTheDocs平台，为用户提供全面的使用指南。cwl-airflow的优势在于其灵活性和与多种工具的兼容性，为复杂工作流管理提供了高效解决方案。
taskflow - 基于DAG的轻量级任务编排框架 简化业务流程
Githubtaskflow任务编排并行执行开源项目弱依赖有向无环图
Taskflow框架基于DAG模型，实现轻量级任务编排。核心功能包括组件复用、同步异步编排、条件判断和分支选择。其优势在于任务模块化、易调整和结构清晰，有助于降低开发维护成本。框架还支持通用能力封装和平台化构建，适用于多种业务场景的流程管理需求。
dagster - 全生命周期数据管道编排工具 支持云原生部署
DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理
Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具，覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能，采用声明式编程模型，并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产，包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式，Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程，并与现代数据技术栈广泛集成。
bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架
BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署
BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。
dagu - 强大的工作流管理工具 简化复杂任务调度
DAGDaguGithubWeb界面工作流管理开源项目调度器
Dagu是一个开源的工作流管理工具，通过YAML格式定义任务依赖关系，形成有向无环图(DAG)。它提供Web界面实现可视化管理，支持Docker容器、HTTP请求和SSH命令执行。Dagu简化了复杂工作流的调度和监控，无需修改现有程序或额外数据库即可使用，是Cron的现代化替代方案。
batchflow - 高效灵活的大规模数据处理和机器学习框架
BatchFlowGithub开源项目数据处理数据流水线机器学习神经网络
BatchFlow是一个专为大规模数据处理和复杂机器学习流程设计的Python库。它提供灵活的批处理生成、确定性和随机管道、数据集合并等功能。支持多种深度学习模型，并具有丰富的层和辅助函数，方便自定义模型。其懒加载机制和高效批处理策略适用于处理超出内存容量的大型数据集，是数据科学和机器学习项目的理想工具。
flyte - 开源数据和机器学习流程编排工具
FlyteGithub云服务开源项目数据流水线机器学习编程语言
Flyte是一个开源的数据与机器学习工作流编排器，支持在Kubernetes平台上扩展和重复使用。它使用户能够使用Python SDK开发并在多种环境下部署，简化了分布式计算和资源管理。
Flyte - 灵活高效的数据和机器学习工作流编排解决方案
AI工具Flyte可扩展性工作流编排数据科学机器学习
Flyte是一个高度可扩展和灵活的工作流编排平台,可无缝整合数据、机器学习和分析工具链。它支持数据科学家和工程师轻松构建和管理生产级工作流,实现从本地开发到大规模部署的流畅过渡。Flyte提供强大的扩展性、数据血缘追踪和缓存机制,能处理从简单ETL到复杂机器学习训练等多样化工作流。该平台致力于简化工作流开发,使用户能专注于核心业务逻辑。
argo-workflows - Kubernetes上的开源工作流编排引擎
Argo WorkflowsGithubKubernetes容器工作流引擎开源项目自动化
Argo Workflows是一个开源的工作流编排引擎,专为Kubernetes环境设计。它支持定义多步骤工作流,可通过任务序列或有向无环图(DAG)建模。该引擎轻量灵活,易于使用和扩展,适用于机器学习、数据处理、基础设施自动化和CI/CD等多种场景。Argo Workflows以其强大的功能和广泛的应用,成为Kubernetes生态系统中最受欢迎的工作流执行引擎之一。
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