#S3
batch-processing-gateway - 简化Spark在Kubernetes上的部署和管理
Github开源项目KubernetesREST APISparkBatch Processing GatewayS3
Batch Processing Gateway是一个开源项目,旨在简化Spark在Kubernetes环境中的运行。通过提供直观的API接口,用户可以轻松提交、检查和删除Spark应用,而无需深入了解底层细节。该项目支持多Spark集群配置,实现水平扩展,并提供基于队列和权重的智能路由机制。此外,它还具备应用日志管理和用户授权等功能,适用于构建和管理大规模Spark服务。
minio-cpp - 高效C++客户端SDK实现S3兼容云存储操作
Github开源项目MinIO对象存储SDKC++S3
minio-cpp是一个C++客户端SDK,适用于Amazon S3兼容的对象存储服务。它支持桶和对象管理等基本存储操作,提供完整API参考。该SDK易于集成,支持通过vcpkg安装,需要C++17或更高版本。项目文档包含详细的构建和使用说明,方便开发者使用。
pipeline-aws-plugin - Jenkins流水线AWS服务集成插件
Github开源项目AWSJenkinsS3CloudFormationpipeline
该Jenkins插件提供AWS API交互功能,支持S3、CloudFront、CloudFormation等多种AWS服务操作。插件通过withAWS步骤实现授权,支持多种凭证和角色切换,简化Jenkins与AWS集成。它可自动化各类AWS任务,提高CI/CD流程效率。插件提供了丰富的步骤,如s3Upload、cfInvalidate、cfnUpdate等,方便在Jenkins流水线中集成AWS操作。通过这些预定义步骤,用户可以轻松实现AWS资源管理和部署自动化,无需编写复杂的AWS SDK代码。
mlflow-docker - Docker化MLflow环境的快速部署方案
Github开源项目PythonDockerMLFlowS3MySql
mlflow-docker项目提供了一个简化的Docker配置,用于快速部署MLflow环境。该方案集成了Minio S3作为工件存储和MySQL作为MLflow后端存储。项目通过.env文件配置和docker compose命令实现一键部署,同时提供了Python开发所需的bash脚本。此外,项目还包含客户端配置脚本,便于在Python开发中使用MLflow。这一解决方案适用于需要迅速搭建MLflow项目环境的开发者。