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luigi

Python批处理工作流管理工具

Luigi是一个Python开发的批处理工作流管理工具,用于构建和管理复杂的数据处理管道。它提供依赖解析、工作流管理、可视化、错误处理等功能,支持Hadoop、Hive、Pig等多种任务类型。Luigi适用于长时间运行的批处理过程,能自动化执行多个相互依赖的任务。其可视化界面便于用户监控和管理工作流,是一个实用的大规模数据处理框架。

luigi - 微前端框架实现分布式用户界面
GithubJavaScript框架Luigi应用开发开源项目微前端用户界面
Luigi是开源微前端框架,用于构建分布式管理界面。该框架通过postMessage API实现核心应用与微前端间的安全通信,提供路由、导航、授权等配置。Luigi包含Core和Client库,跨平台兼容,无特殊要求。丰富的示例和文档便于开发者使用。
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。
batchflow - 高效灵活的大规模数据处理和机器学习框架
BatchFlowGithub开源项目数据处理数据流水线机器学习神经网络
BatchFlow是一个专为大规模数据处理和复杂机器学习流程设计的Python库。它提供灵活的批处理生成、确定性和随机管道、数据集合并等功能。支持多种深度学习模型,并具有丰富的层和辅助函数,方便自定义模型。其懒加载机制和高效批处理策略适用于处理超出内存容量的大型数据集,是数据科学和机器学习项目的理想工具。
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。
awesome-apache-airflow - Apache Airflow资源大全 工作流管理平台指南
Apache AirflowGithub工作流管理开源软件开源项目数据管道调度系统
本项目汇集了Apache Airflow的综合资源,包括部署方案、教程、最佳实践和工具库等。内容涵盖重要链接、视频教程和商业服务,为Airflow用户提供全面指南。项目持续更新,致力于成为Airflow社区的权威参考。
bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架
BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署
BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构,并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程,支持Dataflow和BigQuery,适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器,帮助快速搭建工程环境。
jug - Python任务并行化和分布式计算框架
GithubJugPython框架任务并行化分布式计算开源项目文件系统通信
Jug是一个Python任务并行化和分布式计算框架,支持将代码拆分为多个任务并在不同处理器或机器上执行。该框架使用文件系统进行进程间通信,兼容NFS,实现了跨机器的任务协调。Jug采用纯Python实现,具有良好的跨平台兼容性,支持Python 3.5及以上版本。它提供任务生成、状态监控和结果检查等功能,适用于科学计算、数据处理等领域的并行化需求。
dagu - 强大的工作流管理工具 简化复杂任务调度
DAGDaguGithubWeb界面工作流管理开源项目调度器
Dagu是一个开源的工作流管理工具,通过YAML格式定义任务依赖关系,形成有向无环图(DAG)。它提供Web界面实现可视化管理,支持Docker容器、HTTP请求和SSH命令执行。Dagu简化了复杂工作流的调度和监控,无需修改现有程序或额外数据库即可使用,是Cron的现代化替代方案。
taskflow - 基于DAG的轻量级任务编排框架 简化业务流程
Githubtaskflow任务编排并行执行开源项目弱依赖有向无环图
Taskflow框架基于DAG模型,实现轻量级任务编排。核心功能包括组件复用、同步异步编排、条件判断和分支选择。其优势在于任务模块化、易调整和结构清晰,有助于降低开发维护成本。框架还支持通用能力封装和平台化构建,适用于多种业务场景的流程管理需求。
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。
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