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cdap

为Hadoop生态系统提供应用开发抽象的集成平台

CDAPHadoop生态系统应用开发平台数据抽象企业级应用Github开源项目

CDAP是一个开源应用开发平台,为Hadoop生态系统提供数据和应用抽象层。该平台简化应用开发流程,支持实时和批处理场景,并满足企业级需求。CDAP部署于Apache Hadoop之上,提供数据抽象、应用可移植性、开发工具、生态系统集成、元数据管理、可视化pipeline和生产环境控制等功能。开发者可借助CDAP API构建各类应用,从简单MapReduce任务到复杂的数据密集型系统。

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介绍相关项目
datacap - 多源数据管理与分析可视化平台
DataCapGithub开源项目数据可视化数据库连接器数据转换数据集成
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WeDataSphere - 综合开源大数据开发和管理平台
GithubWeDataSphere大数据平台开源组件开源项目数据应用开发计算中间件
WeDataSphere是一个综合性开源大数据平台，提供从数据处理到应用开发的全套解决方案。它整合了多个开源组件，支持跨引擎协作和统一管理，满足企业在数据分析、质量控制和机器学习等方面的需求，同时保证高级别的安全性和多租户隔离。
pachyderm - 自动化数据处理与版本控制平台
GithubKubernetesPachyderm开源项目数据版本控制数据管道数据血统
Pachyderm是一个开源的数据工程平台，提供自动化的数据处理流水线和版本控制功能。该平台支持复杂的数据转换，并具备数据血缘跟踪能力。基于Kubernetes构建，Pachyderm实现了自动扩展和并行处理，可部署在主流云平台和本地环境。它为数据工程团队提供了一个高效的CI/CD引擎，适用于各类数据处理场景。
incubator-devlake - 整合分析开发工具数据的开源平台
Apache DevLakeDevOpsGithub开源开源项目数据平台软件开发
Apache DevLake是一个开源开发数据平台，整合并分析来自DevOps工具的分散数据。该平台为工程管理、开源项目维护和开发团队提供软件开发生命周期的全面视图，支持DORA等指标框架，并配备预置仪表板。DevLake可扩展性强，支持GitHub、GitLab和Jira等多种开发工具，有助于团队实现基于数据的工程优化。
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。
h2o-3 - 支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台
GithubH2O-3分布式机器学习开源资源开源项目模型部署算法
H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台，提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等，并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合，可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境，适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。
cadence - 功能强大的开源分布式工作流平台
CadenceGithub分布式系统工作流系统开源项目微服务架构
Cadence是一个开源的分布式工作流平台，为微服务架构提供可靠的解决方案。该平台支持Go、Java等多种编程语言，并配备CLI和Web UI等实用工具。Cadence专注于长时间运行和容错的业务流程，有效简化了复杂分布式系统的开发难度。
kafka - 开源分布式事件流平台
Apache KafkaGithubJavaScala分布式消息系统开源项目构建测试
Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台，为数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用提供支持。它采用发布/订阅模式，具有高吞吐量、可扩展性和容错能力。Kafka支持多种编程语言，提供完整的开发工具链。开发者可在本地或集群环境中运行Kafka，进行各类测试。该项目致力于社区建设，欢迎各方贡献。
spark - 统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集
Apache SparkGithub分布式计算大数据处理开源项目数据分析机器学习
Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎，提供Scala、Java、Python和R的高级API。它支持多种高级工具，如Spark SQL、pandas API on Spark、MLlib、GraphX和Structured Streaming，分别用于SQL查询、pandas操作、机器学习、图处理和流处理。Spark的优化引擎支持通用计算图，适用于多种大数据分析场景。
flink - 开源流处理框架 实时批处理数据分析利器
Apache FlinkGithub开源项目批处理数据流流处理框架
Apache Flink是开源流处理框架，专注于高性能流处理和批处理。框架提供Java和Scala API，支持高吞吐低延迟的事件处理。主要特性包括事件时间处理、灵活窗口操作和exactly-once语义。Flink还集成了图计算、机器学习库，并可与Hadoop生态系统无缝对接。该框架适用于实时分析和大规模数据处理场景，为企业提供强大的数据处理能力。
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