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spark

统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集

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。

smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎
GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理
Smile是一个高效且全面的机器学习系统,支持Java和Scala,包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能,涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用,并在Smile网站找到编程指南和详细信息。
Scriptis - 多语言支持的交互式数据分析和脚本开发平台
GithubScriptis交互式数据分析开源项目数据库服务脚本开发计算引擎
Scriptis是一个开源的交互式数据分析平台,支持SQL、PySpark和HiveQL等多种脚本语言开发。该平台提供任务提交、UDF管理、资源管理和智能诊断等功能。通过Linkis连接Spark、Hive等多种计算引擎,实现作业生命周期展示、多结果集支持和数据库管理。Scriptis还具备自动补全、语法高亮和SQL语法纠错等特性,适用于数据分析和脚本开发工作。
h2o-3 - 支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台
GithubH2O-3分布式机器学习开源资源开源项目模型部署算法
H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台,提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等,并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合,可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境,适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。
awesome-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库
Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理
该资源库汇集了数据工程领域的开源项目,覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具,Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统,以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库,支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式,数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境,将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式(如JSON、Protobuf),并与现有技术高度集成,提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
spotlight - 快速可视化非结构化数据集的开源工具
GithubRenumics Spotlight开源项目数据分析数据可视化机器学习非结构化数据
Spotlight是一个开源的数据可视化工具,专为快速理解和探索非结构化数据集而设计。它支持图像、音频、文本等多种数据类型,通过简单的代码即可创建交互式可视化。Spotlight能够利用数据增强功能识别关键数据集群,适用于机器学习和工程领域的复杂数据分析任务。这个工具可以帮助团队更有效地分析和沟通非结构化数据问题。
delight - 优化Spark应用性能的开源分析工具
DelightGithubSpark History ServerSpark UI大数据分析开源项目性能优化
Delight是一款开源的Spark应用性能分析工具,为Spark UI和History Server提供替代方案。它适用于各种Spark平台,通过直观的界面展示执行器CPU使用情况和内存峰值等关键指标。Delight集成了Spark History Server功能,简化了Spark UI的访问过程。该工具使用开源agent收集Spark事件,并在应用完成后在托管仪表板上呈现详细分析结果,助力开发者优化Spark应用性能。
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。
awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南
Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库
本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。
kafka - 开源分布式事件流平台
Apache KafkaGithubJavaScala分布式消息系统开源项目构建测试
Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台,为数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用提供支持。它采用发布/订阅模式,具有高吞吐量、可扩展性和容错能力。Kafka支持多种编程语言,提供完整的开发工具链。开发者可在本地或集群环境中运行Kafka,进行各类测试。该项目致力于社区建设,欢迎各方贡献。
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