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tempo

Databricks上的时间序列数据处理工具库

Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数,简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能,通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。

warp10-platform - 专为物联网打造的时间序列数据分析平台
GithubWarp10开源项目数据分析数据存储时间序列平台物联网
Warp10是一个专为物联网设计的开源平台,集成时间序列数据库和分析环境。它能高效收集、存储和分析传感器数据,提升历史数据存储能力,支持实时数据库扩展,并强化现有分析工具。Warp10简化了KPI和数据可视化过程,便于业务应用与系统数据交互。平台提供Standalone、Standalone+和Distributed三个版本,满足不同规模的部署需求。平台整合了先进的存储引擎、历史文件管理、分析引擎和动态仪表盘功能。它支持高吞吐量数据摄取,提供WarpScript编程语言和超过1300个专用函数,助力高效数据分析。Warp10可无缝集成现有数据湖基础设施,为时间序列数据提供定制化存储和分析解决方案。
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。
tsfel - 多领域时间序列特征提取Python库
GithubPython库TSFEL开源项目数据分析时间序列特征提取
TSFEL是一个开源的Python库,专门用于时间序列特征提取。该库提供超过65种特征,覆盖统计、时间、频谱和分形等多个领域。TSFEL支持在线和离线使用,具有用户友好的界面和完整的文档。它注重计算效率,并提供复杂度评估功能。TSFEL的设计易于扩展,支持添加自定义特征。这个库适用于研究人员和数据科学家,能够简化时间序列特征提取的过程。
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。
TransmogrifAI - 自动化机器学习工作流
Apache SparkAutoMLGithubSalesforceScalaTransmogrifAI开源项目
TransmogrifAI是一个基于Apache Spark的自动化机器学习库,使用Scala编写,旨在提高开发效率。它提供类型安全、模块化和可重用的API,使用户能快速构建生产级机器学习应用,无需深厚的机器学习知识。该库显著减少模型调优时间,同时实现高精度。
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。
prophet - 开源时间序列预测库Prophet
FacebookGithubProphet开源软件开源项目时间序列预测机器学习
Prophet是Facebook开发的开源时间序列预测库。基于加法模型,它能处理非线性趋势、多重季节性和节假日效应。适用于具有强季节性且拥有较长历史数据的时间序列,对缺失数据和趋势变化有较强适应性。Prophet支持Python和R语言,API简洁易用,可快速生成高质量预测。
SynapseML - 简化大规模机器学习管道的开源工具
Apache SparkGithubSynapseML开源项目异常检测文本分析机器学习
SynapseML是一个开源库,旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API,支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark,SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API,能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET,适用于各种数据库和云数据存储,助力构建智能系统。
pyspi - 多变量时间序列成对交互统计分析Python库
GithubPython库pyspi多变量数据开源项目时间序列分析统计计算
pyspi是一个计算多变量时间序列数据成对交互统计的Python库。它包含数百种方法,涵盖从简单相关性到Granger因果关系等高级算法。该库适用于金融、神经影像等领域的时间序列分析。作为开源项目,pyspi致力于提供全面的时间序列分析工具,并鼓励社区参与开发。
granite-timeseries-ttm-r2 - IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向
GithubHuggingfaceTinyTimeMixers多变量预测开源项目时间序列预测模型零样本学习预训练模型
IBM Research开源的TinyTimeMixers (TTM)模型仅需1M参数,就能在多变量时间序列预测中超越数十亿参数的基准。TTM支持零样本预测,也可用少量数据微调达到竞争性能。适用于分钟至小时级别的点预测,轻量快速,单GPU或笔记本即可运行。TTM为时间序列预测带来新方向,尤其适合资源受限环境。
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