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databend

高性能云数据仓库,基于 Rust 构建,适合大规模数据分析与人工智能

Databend 是一个开源、高性能的云数据仓库,使用 Rust 构建,专为复杂的数据分析设计。它整合了 AWS S3、Azure Blob 等服务,支持 ACID 事务、版本控制和无模式的数据存储,确保数据完整性与灵活性。Databend 支持多种数据格式,如 JSON、CSV、Parquet 等,提供高速查询执行与数据摄入,是成本效益高的 Snowflake 替代方案。此外,Databend 的 AI 功能支持高级分析,提供社区驱动的用户友好体验,适合企业和开发者快速部署和使用。

lancedb - 高效管理与检索嵌入的开源多模态向量数据库
GPU支持GithubLanceDB多模态数据嵌入管理开源项目矢量搜索
LanceDB 是一款开源的多模态向量数据库,具备持久存储功能,能够简化嵌入的管理与检索。它支持生产级别的向量搜索,无需管理服务器,可存储、查询和过滤向量、元数据以及多模态数据(包括文本、图片、视频、点云等)。它还支持向量相似性搜索、全文搜索和SQL查询,并提供原生的Python和JavaScript/TypeScript支持,同时实现零拷贝和自动版本管理。LanceDB 与 LangChain、LlamaIndex、Apache-Arrow、Pandas、Polars、DuckDB 等多个生态系统集成。其核心由Rust编写,基于Lance构建,专为高性能机器学习工作负载而设计。
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。
lindb - 高性能、高可用、可水平扩展的开源时序数据库
GithubLinDB可扩展性开源项目时序数据库高可用性高性能
LinDB是一个基于Go语言开发的开源时序数据库系统。它采用独特架构设计,实现了高性能、高可用性和水平扩展能力。LinDB支持快速数据查询和分析,并提供直观的Web界面,包含监控仪表板、数据探索和查询解释等功能。作为开源项目,LinDB欢迎社区参与贡献。
ClickHouse - 开源列式数据库,实时分析报告生成
ClickHouseGithub列式数据库实时分析开源数据库开源项目热门社区活动
ClickHouse® 是一款开源列式数据库管理系统,支持实时生成分析性数据报告。该系统提供即时安装方法,支持Linux、macOS和FreeBSD系统,同时提供完善的在线文档、教程和视频教学资源。用户可通过官网了解更多详情,参与每月社区活动,与全球用户和开发者交流。ClickHouse不仅适用于企业级用户,也适合对数据库和实时数据处理感兴趣的研究者和开发者。
surrealdb - 多模型云原生数据库 简化开发 加速应用构建
APIGithubSurrealDB云原生实时协作开源项目数据库
SurrealDB是一款面向现代应用的多功能云原生数据库。它整合了数据库、API和权限管理,支持多种数据类型和查询语言。该数据库简化后端架构,缩短开发周期,并提供实时协作和细粒度访问控制。SurrealDB既可嵌入应用也可分布式部署,为Web、移动和无服务器应用提供高性能、可扩展的数据存储方案。
rbatis - Rust编译时代码生成的高性能异步ORM框架
GithubORMRbatisRustSQL开源项目数据库
rbatis是一款编译时代码生成的Rust ORM框架,平衡了易用性、性能和稳定性。它支持动态SQL、连接池和拦截器等功能,适用于多种主流数据库。框架采用Rust安全代码编写,通过编译时动态SQL生成和Future/Tokio异步运行时实现高性能。rbatis提供丰富的CRUD操作接口和插件系统,能显著提升开发效率。
superset - 现代化企业级数据可视化和探索平台
GithubSuperset商业智能开源软件开源项目数据分析数据可视化
Superset是一个现代化的企业级数据探索和可视化平台。它提供无代码图表构建界面、SQL编辑器、轻量级语义层和广泛的数据库支持。平台具备丰富的可视化类型、可配置缓存、可扩展安全角色和身份验证,以及用于定制的API。其云原生架构支持大规模部署,可作为替代或增强专有商业智能工具的选择。
awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南
Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库
本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。
grafbase - 数据源整合与高性能API图构建平台
APIGithubGrafbase开源项目数据源统一图谱边缘计算
Grafbase是一个API开发平台,专注于将多个数据源整合到单一图中。该平台可部署在靠近用户的边缘或企业自有基础设施上,以优化API性能。Grafbase提供上手指南、示例、模板、文档和CLI工具,便于开发者构建和管理现代API。适用于快速原型开发和复杂数据图构建,Grafbase旨在满足多样化的API开发需求。
parseable - 云原生日志分析平台 专注性能和资源效率
GithubParseable云原生开源项目性能优化数据存储日志分析
Parseable是一款云原生日志分析平台,专注提升性能和资源效率。该平台采用Rust语言开发,相比传统系统能显著降低CPU和内存消耗。Parseable提供单一二进制文件部署方式,支持Apache Arrow和Parquet格式存储,让用户完全掌控数据。此外,Parseable还配备多项企业级功能,包括高可用性、集群模式、OpenTelemetry集成、告警机制和基于角色的访问控制等。该平台特别适合需要安全合规存储和实时分析日志数据的组织使用。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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