awesome-apache-airflow

Apache Airflow资源大全工作流管理平台指南

Apache Airflow 工作流管理数据管道调度系统开源软件 Github 开源项目

本项目汇集了Apache Airflow的综合资源，包括部署方案、教程、最佳实践和工具库等。内容涵盖重要链接、视频教程和商业服务，为Airflow用户提供全面指南。项目持续更新，致力于成为Airflow社区的权威参考。

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。

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。

awesome-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库

Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理

该资源库汇集了数据工程领域的开源项目，覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具，Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统，以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。

awesome-streaming - 全面汇总实时数据流处理框架与资源

Github分布式系统实时处理开源项目数据流流式处理

本项目汇集了实时数据流处理领域的优质资源，涵盖流处理框架、应用、库和工具等。包含Apache Flink、Spark Streaming等知名开源项目，以及IoT和机器学习等领域的专业解决方案。为开发者提供全面参考，便于选择合适的流处理技术。

awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南

Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库

本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。

awesome-infra - 优秀软件基础设施项目和公司的综合精选资源

Github基础设施开源项目数据库服务网格流处理虚拟化

这是一份精心整理的软件基础设施项目和公司资源列表，涵盖数据库、消息队列、流处理、服务网格和函数即服务等多个领域。列表收录了Kafka、Airflow、Istio等知名开源项目，以及向量数据库和持久化执行引擎等新兴技术。该资源对于研究和选择现代软件基础设施的开发者和企业具有重要参考价值。

awesome-kubeflow - Kubeflow开源生态系统云原生机器学习工作流平台

GithubKubeflowKubernetesMLOps云原生开源项目机器学习工作流

Awesome-kubeflow收录了Kubeflow相关的优质项目和资源。作为CNCF孵化项目,Kubeflow致力于简化Kubernetes上的机器学习工作流部署。该列表涵盖Kubeflow核心组件、生态系统项目、书籍、博客和视频等全方位资源,适合开发者和数据科学家了解Kubeflow并应用于MLOps实践。

awesome-devops - 全面的DevOps平台工具和实践资源汇总

DevOpsGithub云平台容器开源项目持续集成自动化

这是一个全面的DevOps平台、工具、实践和资源汇总,涵盖云平台、容器技术、自动化工具、CI/CD、监控等多个方面。该项目通过GitHub持续更新,为DevOps从业者和组织提供了创建和改进DevOps文化的重要参考。内容丰富全面,是DevOps领域的权威资源。

cwl-airflow - 轻量级工作流管理器实现Apache-Airflow与CWL的集成

Apache-AirflowCWL-AirflowGithubPython包工作流管理开源项目管道管理

cwl-airflow是一个扩展Apache-Airflow 2.1.4功能的Python包，支持Common Workflow Language (CWL) v1.1。这个轻量级管道管理器可将CWL工作流无缝集成到Airflow环境中，提供卓越的性能和易用性。项目兼容Python 3.7，使用Apache 2.0许可证，并在GitHub上持续维护。安装便捷，可通过pip获取最新或特定版本。完整文档托管在ReadTheDocs平台，为用户提供全面的使用指南。cwl-airflow的优势在于其灵活性和与多种工具的兼容性，为复杂工作流管理提供了高效解决方案。

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。

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