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Apache Spark与H2O-3的机器学习集成框架

Sparkling Water 机器学习 Apache Spark 数据集成 H2O-3 Github 开源项目

Sparkling Water是一个开源项目,将H2O-3机器学习引擎与Apache Spark集成。它提供了Spark和H2O数据结构间的转换工具,支持使用Spark数据作为H2O算法输入,并提供构建机器学习应用的基础模块。项目还包含PySparkling接口,支持从PySpark直接使用。Sparkling Water支持Spark Shell集成、Spark Submit应用、以及通过Maven包使用。它提供多种后端部署模式,适应不同使用场景。项目致力于简化大规模数据处理和机器学习任务的开发流程,在Spark环境中优化机器学习解决方案的开发和部署过程。

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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。

Sparkle - macOS应用程序自动更新解决方案

GithubSparkle 2macOS安全更新开源项目自定义界面软件更新框架

Sparkle是一款开源的macOS应用程序更新框架。它支持沙盒应用、自定义界面和外部包更新，采用现代架构提供快速可靠的安装体验。Sparkle特点包括无缝集成、安全验证、增量更新和简易安装，适用于多种macOS应用的更新需求。该框架使用RSS格式的appcast发布更新信息，支持自动后台更新和分阶段推送。

applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客

Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储

通过精选的论文、文章和博客，学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理，以及所取得的商业成果，以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。

data-engineering-wiki - 数据工程开源学习平台与社区知识库

GitHubGithubwiki学习资源开源项目数据工程

Data Engineering Wiki是数据工程社区维护的开源知识库，汇集概念解释、常见问题、决策指南、工具介绍、教程等全面实用资源。支持离线使用和知识管理工具集成，鼓励社区贡献，持续更新。这个系统化的平台致力于成为权威的数据工程学习场所，为初学者和专业人士提供全面的学习体验。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

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。

Open Data Science - 打造全球数据科学和人工智能专业人士交流学习的开放社区

AI工具Open Data Science人工智能数据科学机器学习社区平台

Open Data Science汇聚全球数据科学和人工智能专业人士，提供丰富的学习资源和交流机会。平台涵盖课程、竞赛、项目等多样化内容，用户可参与数据比赛、黑客马拉松等活动，加入各类专题讨论组。作为数据科学领域的重要社区，该平台致力于推动开源合作和知识共享，为从业者提供学习成长和职业发展的机会。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

AIDLGithubJavaMLNLP开源项目

awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

dagster - 全生命周期数据管道编排工具支持云原生部署

DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理

Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具，覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能，采用声明式编程模型，并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产，包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式，Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程，并与现代数据技术栈广泛集成。

SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架

GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算

SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。

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