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redun

以高效表达和增量计算为核心的多功能工作流引擎

redunPython工作流引擎数据处理后端Github开源项目

redun是一个用Python实现的高效工作流框架，它通过惰性表达式定义工作流，在自动并行化、缓存和数据追溯方面表现出色。支持多种计算后端，包括线程、进程、AWS批处理和Spark作业，适用于生物信息学、化学信息学和Web数据提取等领域。其主要特性包括动态DAG创建、数据和代码变化的增量计算、缓存重用和数据追溯日志，保障了工作流的灵活性和可扩展性。

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介绍相关项目
redis-py - Redis官方Python客户端库实现高效数据存储与检索
GithubPythonRedis开源项目数据库缓存键值存储
redis-py是Redis官方Python客户端库，支持Redis 5.0至7.2版本。该库提供简洁API，实现连接池、管道操作和发布订阅等功能。开发者可通过redis-py在Python应用中与Redis交互，实现高效数据存储和检索。支持RESP3协议，可选用hiredis加速解析，适用于多种Redis使用场景。该库为开发者提供了灵活且可靠的Redis操作工具。
Backendflow - 智能化后端开发流程优化平台
AI工具Backendflow
Backendflow是一个致力于优化后端开发流程的平台，提供智能工具和解决方案以简化开发过程，提升效率。平台功能涵盖自动化部署、API管理和数据库优化等领域，帮助开发团队更高效地构建和维护后端系统。Backendflow适用于各种规模的企业，能提高开发效率30%，降低50%的代码维护成本，旨在为用户提供流畅的后端开发体验。
rq - 基于Redis的Python轻量级任务队列库
GithubPythonRQRedis任务队列后台处理开源项目
RQ是一个基于Redis的Python任务队列库，专注于简单性和易用性。它提供异步任务执行、任务调度和失败重试功能，适用于各种Web应用场景。RQ设计轻量，易于集成，支持分布式工作进程，能够帮助开发者快速构建高效可靠的后台任务处理系统。
Union - 整合AI开发流程的端到端编排平台
AI工具AI编排Union工作流程数据处理机器学习
Union平台集成了计算和编排功能,为AI产品开发提供端到端支持。它促进工程、运维和数据科学团队的高效协作,推动AI创新。平台特色包括强大的工作流管理、灵活部署和企业级监控,助力团队以更低成本快速推出AI产品。Union适配多种GPU,支持跨云安全运行,是AI工作流程编排的先进解决方案。
chunjun - 基于Flink的分布式数据集成框架 支持异构数据源
ChunJunFlinkGithub分布式开源项目异构数据源数据集成
ChunJun是基于Apache Flink的分布式数据集成框架，支持多种异构数据源间的同步和计算。框架提供JSON模板和SQL脚本配置，具备分布式运行、Docker部署、增量同步、实时处理等功能。ChunJun易扩展、灵活性高，在众多企业中稳定运行，为数据集成提供可靠解决方案。
spark - 统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集
Apache SparkGithub分布式计算大数据处理开源项目数据分析机器学习
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。
multiwoven - 开源Reverse ETL和客户数据平台 打造高效数据管理系统
GithubMultiwoven反向ETL客户数据平台开源开源项目数据同步
Multiwoven是开源的Reverse ETL和客户数据平台(CDP)解决方案，可将数据仓库数据同步至各类业务工具。该平台支持自托管部署，保障数据安全和扩展性，并提供多种连接器对接数据源和目标平台。Multiwoven为企业提供了HighTouch、Census和RudderStack的替代方案，实现数据仓库向CDP的转化。
bento - 灵活高效的流处理工具 支持多源多目标数据连接
BentoGithub开源项目插件数据管道流处理器配置文件
Bento是一个高性能的流处理工具，可连接多种数据源和目标。它支持多种中介模式，能对数据进行处理和转换。Bento提供强大的映射语言，易于部署和监控。它可作为二进制文件、Docker镜像或无服务器函数使用，适配多种云服务和数据系统。Bento保证至少一次的数据传输，并提供健康检查、指标监控和分布式追踪功能。
PyFR - 开源Python流体动力学框架 适用多种硬件平台
GithubPyFRPython框架开源软件开源项目数值计算流体动力学
PyFR是基于Python的开源流体动力学框架，主要解决对流-扩散问题。它使用Huynh通量重构方法，支持混合非结构网格上的多种控制系统求解。借助内置领域特定语言，PyFR能针对不同硬件平台优化性能。该项目欢迎社区贡献，并为用户提供全面的文档和测试案例。PyFR适用于需要进行高性能流体动力学模拟的科研和工程领域。
mage-ai - 现代化的数据管道工具，替代传统工作流程控制系统
Airflow替代GithubMage开源项目数据可视化数据管道数据集成热门
Mage 提供了一种现代化的数据管道工具，旨在替代 Airflow，简化开发体验，支持 Python、SQL 和 R，实现数据的实时和批量处理。Mage 让您的数据团队可以在不牺牲监控和可观测性的情况下，轻松构建、预览和启动数据管道，甚至在小团队中也能高效管理数千个管道。
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