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delta-sharing

开放协议实现跨平台大规模数据实时共享

Delta Sharing数据共享开放协议云存储数据交换Github开源项目

Delta Sharing是一个开放协议，用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享，使用REST API安全共享云数据集，通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据，无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程，使数据共享更加高效便捷。

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介绍相关项目
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。
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。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。
QuickData Cloud - 创新的云存储与API服务平台
AI功能AI工具API端点QuickData Cloud协作平台数据存储
QuickData Cloud作为新兴的云存储和API服务平台，专注于简化数据管理流程。平台提供单一API端点，支持文本、JSON和数据库的存储和检索。其设计特别考虑了无代码开发者的需求，提供直观的界面和强大的功能。QuickData Cloud正在开发AI功能，旨在为用户提供更深入的数据分析能力。平台强调数据安全和易用性，适合个人用户和团队协作，致力于提升各行业的数据管理效率。
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。
Exchangis - 异构数据源间的高效数据同步平台
ExchangisGithubLinkis开源项目异构数据源插件框架数据交换
Exchangis是一个开源的数据同步平台,支持异构数据源间结构化和非结构化数据的传输。它提供统一的数据源和同步作业定义插件,基于Linkis计算中间件实现高并发、高可用、多租户隔离和资源控制。Exchangis具备轻量级数据源管理、实时任务监控功能,并可集成到DSS工作流中,为大数据开发提供全面的数据交换解决方案。
Open Data Science - 打造全球数据科学和人工智能专业人士交流学习的开放社区
AI工具Open Data Science人工智能数据科学机器学习社区平台
Open Data Science汇聚全球数据科学和人工智能专业人士，提供丰富的学习资源和交流机会。平台涵盖课程、竞赛、项目等多样化内容，用户可参与数据比赛、黑客马拉松等活动，加入各类专题讨论组。作为数据科学领域的重要社区，该平台致力于推动开源合作和知识共享，为从业者提供学习成长和职业发展的机会。
litdata - 优化数据处理和流式传输工具 提升AI模型训练效率
GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练
LitData是一个开源的数据处理和优化工具，专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练，支持云端大规模数据流式传输，并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。
datahub - 现代数据栈的开源元数据管理平台
DataHubGithub元数据管理开源项目数据发现平台数据目录
DataHub是一款开源数据目录平台,为现代数据栈提供全面的元数据管理。它支持数据发现、治理、血缘分析,集成多种数据源,并具备实时更新能力。DataHub采用灵活的元数据模型,支持GraphQL API,易于扩展和集成。通过提升数据资产的可见性和可用性,DataHub为数据团队创造价值。
aws-open-data-geo - AWS地理空间开放数据集的简化访问工具
AWSGitHubGithubpandas地理空间数据集开放数据开源项目
aws-open-data-geo项目整合了AWS Open Data平台上的地理空间数据集，每日更新并提供CSV和JSON格式。这种整理方式便于程序化调用和数据分析，简化了地理空间数据的获取和处理流程。项目通过提供标准化的数据访问方式，促进了开放地理数据在实际应用中的使用。
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