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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-3Github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
wdl - 简化数据处理的开源工作流语言
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Datavines是一个开源的数据质量管理平台，提供数据目录、质量检查和数据剖析功能。它支持27种内置检查规则，4种检查类型，并采用插件化设计以扩展数据源和执行引擎。Datavines支持多种数据源，包括MySQL、Impala、StarRocks、Doris等，能满足不同企业的数据管理需求。该平台易于部署，支持高可用性，是企业DataOps的重要工具。
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Flyte是一个高度可扩展和灵活的工作流编排平台,可无缝整合数据、机器学习和分析工具链。它支持数据科学家和工程师轻松构建和管理生产级工作流,实现从本地开发到大规模部署的流畅过渡。Flyte提供强大的扩展性、数据血缘追踪和缓存机制,能处理从简单ETL到复杂机器学习训练等多样化工作流。该平台致力于简化工作流开发,使用户能专注于核心业务逻辑。
awesome-business-intelligence - 优化商业智能工具的权威资源列表
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本项目汇集了商业智能领域的顶级工具,涵盖数据分析全流程。包括数据监控、可视化、集成、建模、血缘分析、ETL等关键环节的SaaS及开源方案。为数据从业者和企业提供了全面的工具参考,助力选择最适合的数据解决方案。该项目收录了商业智能生态中的核心工具,覆盖从数据采集到分析呈现的完整链路。包含数据监控、分析客户端、可视化、集成、建模、血缘分析、可观察性、ETL编排等18个关键领域的SaaS和开源解决方案。为数据团队和企业提供了全面的工具参考,有助于构建高效的数据栈。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
dataline - 通过自然语言完成数据分析与可视化
AIDataLineGithub开源开源项目数据分析数据可视化
DataLine通过自然语言功能，让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接，如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等，并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持（Windows、Mac、Linux和Docker）使其成为技术人员和非技术人员的理想选择，特别适合企业使用。
spring-ai - Spring应用智能化开发框架
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Spring AI是一个面向Spring开发者的AI开发框架,提供友好API和抽象层,简化AI应用开发流程。该项目集成了OpenAI、Azure OpenAI等多种主流AI模型,支持向量数据库、提示工程和文档处理等功能。开发者可借助Spring AI为应用添加聊天机器人、文本生成、知识问答等智能化特性。
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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。
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