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beam

统一批处理和流处理的数据并行处理模型

Apache Beam是一个统一的数据处理模型,用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道,并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言,为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据,支持多种编程语言,并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具,简化了大规模数据处理的复杂性。

arrow - 高效内存分析引擎 加速大数据处理
Apache ArrowGithub内存分析列式存储开源项目数据处理
Apache Arrow 是一个开源的内存分析开发平台,旨在提高大数据系统的数据处理和传输速度。它提供高效的列式内存格式、IPC格式和Flight RPC协议,并支持多种编程语言。Arrow 的核心技术包括高性能的数据结构、跨语言兼容性和零拷贝数据共享,为现代数据分析应用提供了强大的基础架构支持。
logging-flume - 分布式大规模日志收集与传输系统
Apache FlumeGithub分布式系统开源软件开源项目数据聚合日志收集
Apache Flume是一个专门用于大规模日志数据收集、聚合和传输的分布式系统。它采用基于流数据的架构,具有简单灵活、可靠高效的特点。Flume提供强大的容错能力和可调节的可靠性机制,支持集中管理和智能动态管理。其简单可扩展的数据模型支持在线分析应用。作为Apache软件基金会项目,Flume拥有完善的文档和活跃的社区支持。
nextflow - 基于数据流模型的可扩展工作流系统 支持多平台部署
GithubNextflow可扩展性工作流系统并行计算开源项目数据流编程
Nextflow是一个基于数据流编程模型的工作流系统,用于创建可扩展、可移植和可重现的工作流。它简化了并行和分布式计算管道的编写过程,支持多种执行平台和依赖管理方式。Nextflow适用于本地机器、HPC集群、云平台和Kubernetes等环境,广泛应用于生物信息学等计算密集型领域。该项目拥有活跃的社区和完善的文档支持。
go-streams - Go语言轻量级流处理库 简化数据管道构建
GithubGo语言go-streams并行计算开源项目数据管道流处理
go-streams作为轻量级Go流处理库,通过简洁DSL简化数据管道构建。核心包含Source、Flow和Sink三大组件,支持Map、Filter、Reduce等多种流操作。兼容Go通道、文件系统、网络协议及主流数据系统。该开源项目旨在优化复杂数据处理流程,为Go开发者提供高效的流处理解决方案。
streaming - 面向大规模机器学习的高效数据流式加载工具
GithubPyTorchStreamingDataset云存储大规模训练开源项目数据流
streaming是一款针对大规模分布式机器学习训练优化的数据加载工具。它支持从主流云存储平台流式读取图像、文本、视频等多种数据类型。该工具具备确定性、快速恢复、高吞吐等特点,可轻松集成到PyTorch训练流程中。streaming还提供数据混合、随机访问等功能,适用于大规模机器学习训练场景。
fastflow - 基于Go语言的轻量级分布式工作流框架
DAGFastflowGithubgolang分布式工作流框架开源项目
Fastflow是基于Go语言的轻量级工作流框架,提供分布式高性能解决方案。采用DAG模型定义工作流,支持高并发任务执行和水平扩展。框架具备完善的API和可观测性,适用于离线任务、集群管理等复杂场景,可高效处理海量任务。Fastflow保持轻量级特性,易于集成到现有项目中。基于协程的任务执行和Leader-Worker架构,进一步提升了框架的性能和可扩展性。
fluvio - 轻量级分布式数据流系统 基于Rust和WebAssembly
FluvioGithubRustWebAssembly分布式系统开源项目数据流处理
Fluvio是基于Rust和WebAssembly的轻量级分布式数据流系统。该系统支持快速部署本地集群、创建主题、生产和消费数据。Fluvio具备自定义连接器和智能模块功能,可与多种系统集成并进行数据转换。此外,Fluvio提供多语言客户端API,并有云托管服务可用,适合构建各类数据流处理应用。
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。
kaskada - 开源事件处理引擎 简化时序数据分析
GithubKaskada事件处理开源项目时间序列查询语言流处理
Kaskada是开源统一事件处理引擎,提供高级声明式查询语言,支持批量和实时事件分析。基于SQL优化设计,具备状态聚合、自动连接和事件窗口等功能,简化复杂时序数据处理。采用Rust语言和Apache Arrow技术,高效执行各类分析任务。
hop - 开源数据和元数据编排平台
Apache HopGithubJava开源软件开源项目数据处理数据编排平台
Apache Hop是一个开源的数据和元数据编排平台,致力于简化数据处理任务。该平台提供直观界面和丰富功能,包括数据转换、工作流编排和元数据管理。Hop支持多种数据源和插件,适用于数据集成和ETL场景。项目由活跃的社区维护,持续进行开发和改进。
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