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pathway

高性能Python数据处理框架 支持流处理和LLM应用

Pathway数据处理流处理实时分析LLM管道Github开源项目

Pathway是一个高性能Python数据处理框架，支持流处理、实时分析和LLM应用。该框架提供简洁的Python API，可处理批量和流式数据，并集成多种机器学习库。Pathway采用Rust引擎，实现增量计算和并行处理。它具备丰富的数据连接器、状态转换功能和一致性保证，适用于多种复杂的数据处理场景。

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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。
datachain - 帮助机器学习和AI工程师进行数据分析的数据框架库
AIDataChainGithubPython元数据开源项目数据处理
DataChain是一个为AI特定场景设计的数据框架库。它通过在非结构化文件上构建的元数据层，帮助机器学习和AI工程师进行数据分析。支持处理各种存储中的原始文件并实现数据集版本控制。用户可以使用Python接口进行数据转换和元数据丰富。项目特色包括功能链式数据处理方法和数据版本控制，并区分CPU和GPU负载, 适用于分布式计算。
Daft - Rust实现的分布式数据处理引擎 支持多模态分析
DaftGithub分布式计算多模态数据开源项目数据处理查询优化
Daft是一个Rust实现的分布式查询引擎，为Python提供大规模数据处理能力。它提供交互式API、查询优化、数据目录集成、多模态类型系统和Apache Arrow兼容性。Daft可处理图像、嵌入向量等复杂数据，支持交互式和分布式计算，适用于多种数据分析场景。其云优化设计带来高效I/O性能。
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。
nfstream - Python开发的多功能网络流量分析框架
GithubNFStream加密应用识别开源项目深度包检测系统可见性网络流量分析
NFStream是一个Python开发的网络流量分析框架,支持多平台运行。它提供高效的数据结构,简化网络数据处理。主要功能包括加密应用识别、系统可见性和统计特征提取,还可通过插件扩展。该框架旨在统一网络数据分析,为研究提供可重现的分析能力。
versatile-data-kit - 全面的数据工作流开发、部署和运维框架
GithubPythonSQLVersatile Data Kit开源项目数据处理框架数据工作流
Versatile Data Kit是一个综合性数据工作流框架,支持Python和SQL开发。它提供ETL/ELT模式和模块化扩展,简化了数据提取、转换和加载过程。该框架具备一键部署功能,并集成了运维监控工具。通过Control Service,可实现数据作业的便捷管理和调度。Versatile Data Kit致力于提高数据工程效率,适用于各类数据处理场景。
mage-ai - 现代化的数据管道工具，替代传统工作流程控制系统
Airflow替代GithubMage开源项目数据可视化数据管道数据集成热门
Mage 提供了一种现代化的数据管道工具，旨在替代 Airflow，简化开发体验，支持 Python、SQL 和 R，实现数据的实时和批量处理。Mage 让您的数据团队可以在不牺牲监控和可观测性的情况下，轻松构建、预览和启动数据管道，甚至在小团队中也能高效管理数千个管道。
datafusion - 基于Apache Arrow的快速查询引擎 支持SQL和DataFrame API
Apache DataFusionArrowGithubRust开源项目数据处理查询引擎
Apache DataFusion是基于Rust和Apache Arrow的查询引擎，提供SQL和DataFrame API。支持CSV、Parquet、JSON和Avro格式，性能优异且可广泛定制。适用于构建特定领域查询引擎、数据库平台和数据管道，便于开发者快速起步并按需定制。其开源特性和活跃社区为项目开发提供了有力支持。
taipy - 高性能数据与AI网络应用构建工具
AI应用GithubPythonTaipy开源项目数据管理热门用户界面
Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的，帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用，无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理，使用户能够专注于数据和AI算法，同时简化开发和部署的复杂性。此外，Taipy还提供强大的定制能力和扩展性，让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。
petastorm - 开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据
Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习
Petastorm是一个开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架，也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式，提供方便的API用于数据生成和读取，并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集，是构建高效机器学习管道的理想工具。
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