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fugue

统一的分布式计算框架 支持多种执行引擎

Fugue是一个统一的分布式计算框架,支持在Spark、Dask和Ray等多种执行引擎上运行Python、Pandas和SQL代码。它可以轻松将现有Python和Pandas代码扩展到分布式环境,并通过FugueSQL在不同数据框架上构建端到端工作流。Fugue提供简洁的API和增强的SQL语法,实现了执行引擎的无缝切换,提高了大规模数据处理的效率和灵活性。

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。
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。
prefect - Python工作流编排框架助力数据管道构建
GithubPrefectPython工作流编排开源项目数据管道自动化
Prefect是一款专为Python设计的工作流编排框架,主要用于构建数据管道。它利用装饰器为代码添加自动重试、分布式执行、调度和缓存等功能,使用户能够创建灵活的动态工作流。这些工作流具有应对环境变化和从意外情况恢复的能力。Prefect提供自托管服务器和云端管理仪表板,便于跟踪和监控工作流活动。该框架支持Python 3.9及以上版本,易于安装和使用,适合将普通脚本升级为交互式工作流应用。
PolyFuzz - 多功能模糊字符串匹配与评估框架
GithubPolyFuzz字符串匹配开源项目模糊匹配相似度计算自然语言处理
PolyFuzz是一个综合性Python库,整合了多种字符串匹配技术,包括编辑距离、TF-IDF、词嵌入和Transformer模型。该框架提供模糊字符串匹配、分组和评估功能,支持自定义模型和生产环境部署。PolyFuzz还具备可视化能力,通过精确率-召回率曲线展示不同模型的性能比较。其简洁API设计使得开发者能够轻松实现复杂的字符串处理任务。
airflow - 可编程的工作流自动化平台
Apache AirflowDAGGithubPython工作流开源项目调度
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。
beam - 统一批处理和流处理的数据并行处理模型
Apache BeamGithub分布式计算开源项目批处理数据处理流处理
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。
chunjun - 基于Flink的分布式数据集成框架 支持异构数据源
ChunJunFlinkGithub分布式开源项目异构数据源数据集成
ChunJun是基于Apache Flink的分布式数据集成框架,支持多种异构数据源间的同步和计算。框架提供JSON模板和SQL脚本配置,具备分布式运行、Docker部署、增量同步、实时处理等功能。ChunJun易扩展、灵活性高,在众多企业中稳定运行,为数据集成提供可靠解决方案。
ray - 全面扩展AI和Python应用的统一框架
GithubPythonRay人工智能分布式计算开源项目机器学习热门
Ray是一个统一的框架,专门用于扩展AI和Python应用。它包含一个核心分布式运行时和一套AI库,用于简化机器学习计算。无论是在单机还是集群上,Ray都能让相同的代码无缝扩展。此外,Ray支持各种机器、云服务提供商和Kubernetes,且拥有日益增长的社区生态系统。此框架易于安装,只需执行简单的命令即可:'pip install ray'。
app.enfugue.ai - ENFUGUE - 生成高品质图片和视频的开源AI应用
ENFUGUEGithub图像视频生成安装开源开源项目生成式AI
ENFUGUE是一个使用生成式AI技术的开源网页应用,用于创建高质量的图片和视频。适用于服务器和桌面环境,支持新手和专业人士使用。特性包括一键安装、兼容主流AI应用、领先的图像视频生成模型、便捷的模型管理、安全检查、资源优化和多种可配置选项。通过JSON API或Python脚本轻松扩展功能,用户可以轻松管理和创建AI项目。
modin - 轻松实现pandas并行化加速
GithubModinpandas大数据并行计算开源项目数据处理
Modin是pandas的高性能替代方案,通过并行化计算显著提升数据处理速度。只需更改一行导入代码,即可利用全部CPU核心加速pandas工作流,特别适合大型数据集。Modin支持处理超出内存的数据,兼容90%以上pandas API,并支持Ray、Dask和MPI等多种计算引擎。它简化了分布式计算,让用户轻松获得性能提升。
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