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统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集

Apache Spark大数据处理分布式计算数据分析机器学习Github开源项目

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。

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介绍相关项目
spaCy - 高性能自然语言处理库
GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统
spaCy 是一个高级自然语言处理库，支持Python和Cython，适用于实际产品开发。它提供预训练管道，支持70种以上语言的分词和训练，拥有最先进的速度和神经网络模型，可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器，如BERT，适合生产环境下的训练系统，模型打包，部署和工作流管理，是商业开源软件，遵循MIT许可证。
pandas-ai - 高效数据处理与自然语言交互平台
GithubPandasAIPython开源项目数据分析数据可视化热门自然语言处理
PandasAI是一个强大的Python平台，专为非技术用户设计，通过自然语言轻松查询数据。它不仅帮助技术用户节省时间，还通过Jupyter notebooks或借助FastAPI和Flask轻松部署为REST API。想要了解更多PandasAI Cloud或企业版服务，欢迎联系我们获取详细信息。
delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享
Delta SharingGithub云存储开放协议开源项目数据交换数据共享
Delta Sharing是一个开放协议，用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享，使用REST API安全共享云数据集，通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据，无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程，使数据共享更加高效便捷。
ai-powered-search - 现代搜索引擎的AI驱动技术实践
AI搜索引擎Apache SolrGithub开源项目机器学习自然语言处理语义搜索
AI-Powered Search项目展示了现代搜索引擎的AI驱动技术，包括语义搜索、检索增强生成和个性化搜索等。项目基于Python和PySpark开发，支持多种搜索引擎和向量数据库。通过Docker容器和Jupyter Notebooks，开发者可以实践《AI-Powered Search》一书中的代码示例，深入学习构建智能搜索引擎的先进技术。
logging-flume - 分布式大规模日志收集与传输系统
Apache FlumeGithub分布式系统开源软件开源项目数据聚合日志收集
Apache Flume是一个专门用于大规模日志数据收集、聚合和传输的分布式系统。它采用基于流数据的架构，具有简单灵活、可靠高效的特点。Flume提供强大的容错能力和可调节的可靠性机制，支持集中管理和智能动态管理。其简单可扩展的数据模型支持在线分析应用。作为Apache软件基金会项目，Flume拥有完善的文档和活跃的社区支持。
mlflow - 机器学习生命周期管理的轻量级平台
GithubMLflow实验跟踪开源项目机器学习模型管理项目打包
MLflow 是一个轻量级平台，帮助简化机器学习的开发和部署过程。它支持实验跟踪、代码打包和模型部署，并且可以集成 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 等库。主要组件包括 MLflow Tracking、MLflow Projects、MLflow Models 和 MLflow Model Registry，助力全面管理机器学习生命周期。
DeepBI - 多数据源支持的AI数据分析平台，实现数据查询与可视化
DeepBIGithub人工智能多平台支持开源项目数据分析平台数据可视化
DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台，利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果，生成持久化查询与可视化，兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源，并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。
redash - 多源数据分析与可视化平台 助力数据驱动决策
GithubRedash开源项目数据分析数据可视化数据源集成查询编辑器
Redash是一个开源数据分析和可视化平台，支持40多种数据源。它提供查询编辑器、可视化工具和协作功能，使用户能够构建交互式仪表板，设置自动刷新和警报。平台还支持REST API，便于进行扩展。Redash简化了数据分析流程，适合各类组织用于数据驱动决策。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理（NLP）资源，涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态，探索自然语言处理的应用潜力。
TonY - 在 Apache Hadoop 上原生运行深度学习框架的框架
GithubHadoopPyTorchTensorFlowTonY开源项目深度学习
TonY框架支持在Apache Hadoop上运行深度学习任务，兼容TensorFlow、PyTorch、MXNet和Horovod。支持分布式或单节点训练，提供灵活可靠的机器学习任务执行方式，适用于Hadoop 2.6.0及以上版本，并支持GPU隔离。项目通过Gradle构建，可通过虚拟环境或Docker容器启动深度学习作业。详细配置和使用案例请参阅官方文档和示例。
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