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airflow

可编程的工作流自动化平台

Apache Airflow工作流调度DAGPythonGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
awesome-pipeline - 数据流水线工具集合 简化复杂工作流程
Github工作流开源项目数据处理框架管道自动化
Awesome Pipeline收录了多种数据流水线工具,包括框架、库和平台。这些工具可帮助构建和优化各类数据处理流程,从简单的线性工作流到分布式计算均有涉及。该项目为不同规模的数据处理需求提供了丰富的开源解决方案。
PowerJob - 开源分布式任务调度和计算框架
GithubPowerJob任务调度分布式计算工作流开源项目灾难容错
PowerJob是一个开源分布式计算和任务调度框架，提供友好的UI界面、多样的定时策略和执行模式。支持工作流(DAG)、多语言处理器，具有容错能力和高可用性。适用于定时、广播、MapReduce和延迟任务等场景，支持水平扩展，是一个高性能、可靠的调度系统。
ploomber - 快速构建和部署数据流水线的开源框架
GithubJupyterPloomber开源项目数据管道机器学习部署
Ploomber是一个开源的数据流水线构建框架，支持多种主流编辑器进行交互式开发。它可以无缝部署到Kubernetes、Airflow等平台，提供YAML和Python API，具备自动缓存和笔记本重构功能。Ploomber适用于各级数据科学工作者，能显著提升数据处理效率。
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。
metaflow - 提升数据科学项目效率的人性化工具
GithubMetaflowNetflix人工智能开源项目数据科学热门生产部署
Metaflow是一个用户友好的库，专为帮助科学家和工程师管理和建立实际的数据科学项目而设计，最初由Netflix开发。它支持从快速本地原型设计到生产部署，并提供强大的云端可扩展性和依赖管理。适用于各种项目，从传统统计到最先进的深度学习，Metaflow旨在简化机器学习、人工智能和数据科学项目的流程。详细信息请访问Metaflow官网和文档。
barfi - Python流式编程库，集成现有工作流程
BarfiFlow Based ProgrammingGithubJupyter-NotebookPythonStreamlit开源项目
Barfi是一款Python流式编程库，提供图形化编程接口，支持集成现有Python工作流程。用户可通过Barfi.Block构建模式，使用Barfi.ComputeEngine进行执行。每个Block都包含输入输出接口和用户定义的可执行函数，支持在Streamlit组件中使用，并计划增加Jupyter-Notebook小部件。未来还将添加特定领域的组件，弥补现有库的局限性。
nextflow - 基于数据流模型的可扩展工作流系统 支持多平台部署
GithubNextflow可扩展性工作流系统并行计算开源项目数据流编程
Nextflow是一个基于数据流编程模型的工作流系统，用于创建可扩展、可移植和可重现的工作流。它简化了并行和分布式计算管道的编写过程，支持多种执行平台和依赖管理方式。Nextflow适用于本地机器、HPC集群、云平台和Kubernetes等环境，广泛应用于生物信息学等计算密集型领域。该项目拥有活跃的社区和完善的文档支持。
pipelines - 基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台
GithubKubeflowKubernetes工作流程开源项目机器学习管道
Kubeflow Pipelines是基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台，旨在简化ML工作流的部署和管理。该平台提供端到端的编排功能，支持快速实验和组件复用，便于构建完整的ML解决方案。通过Kubeflow Pipelines SDK，开发者可创建可重用、可扩展的ML管道，提高ML项目的效率和可管理性。
sqlflow - 机器学习与SQL编程的先进集成
GithubKubernetesSQLFlowTensorFlowXGBoost开源项目机器学习热门
SQLFlow 是一款编译器，它将SQL程序编译成在Kubernetes上运行的工作流，支持包括机器学习训练、预测、模型评估等在内的AI作业。此平台支持MySQL、TiDB、Hive等多种数据库系统，以及TensorFlow、Keras、XGBoost等机器学习工具包。SQLFlow 致力于通过SQL增强机器学习模型开发，让拥有SQL技能的工程师也能轻松开发高级机器学习应用。
toil - 跨平台Python工作流管理系统
GithubPythonToil云计算工作流管理系统开源项目生物信息学
Toil是一个开源的跨平台工作流管理系统，主要用于生物信息学领域。它支持CWL和WDL编写的工作流，并提供Python API用于自定义工作流开发。该系统可在本地、HPC集群或云端运行，兼容Linux和macOS平台。Toil采用Python编写，遵循函数式编程原则，具有高效、可扩展的特点，为复杂数据处理提供灵活的管理方案。
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