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LakeSoul

在云存储上为 BI 和 AI 应用程序提供快速数据摄取、并发更新和增量数据分析的Lakehouse框架

LakeSoul是一个云原生的Lakehouse框架,提供灵活高效的Upsert操作、模式演化和统一的流与批处理。支持包括Spark、Flink、Presto和PyTorch在内的多种计算引擎,以及如HDFS和S3的存储系统。具备高写入吞吐量和优化的数据读取性能,支持并发更新和增量插入。拥有自动压缩、数据清理和权限隔离等功能。该项目由DMetaSoul公司创建,并捐赠给Linux Foundation AI & Data作为沙盒项目。

aquila - 高效构建神经信息检索应用的工具
Aquila DBGithubJSON MetadataLatent VectorsNeural Search Enginek-NN Retrieval开源项目
Aquila DB 是一个高效的神经搜索引擎,专为机器学习应用的数据存储和检索设计。它能够索引机器学习模型生成的潜在向量和 JSON 元数据,并进行 k-NN 检索。Aquila DB 适合数据科学家和机器学习工程师,以便快速构建神经信息检索应用,且依赖性低。支持多种编程语言和 Docker 部署,集成简便。目前处于 alpha 版本,并已在生产环境中使用。
aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架
AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目
Aqueduct是一个开源MLOps框架,支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务,适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换,并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理,保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。
spiceai - 便携式运行时实现多源数据统一SQL查询与加速
GithubSQL接口Spice.ai开源项目数据加速数据查询数据连接器
Spice是一个便携式运行时,通过统一SQL接口实现数据库、数据仓库和数据湖的数据物化、加速和查询。它充当优化的数据库CDN,高效传输数据至应用程序、机器学习模型和AI后端。Spice使用Rust开发,集成Apache DataFusion和Arrow等技术,提供多种数据连接器和加速器,支持从边缘到云端的广泛部署。
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。
databend - 高性能云数据仓库,基于 Rust 构建,适合大规模数据分析与人工智能
AI分析DatabendGithub云数据仓库开源项目性能基准测试数据格式热门
Databend 是一个开源、高性能的云数据仓库,使用 Rust 构建,专为复杂的数据分析设计。它整合了 AWS S3、Azure Blob 等服务,支持 ACID 事务、版本控制和无模式的数据存储,确保数据完整性与灵活性。Databend 支持多种数据格式,如 JSON、CSV、Parquet 等,提供高速查询执行与数据摄入,是成本效益高的 Snowflake 替代方案。此外,Databend 的 AI 功能支持高级分析,提供社区驱动的用户友好体验,适合企业和开发者快速部署和使用。
Blaze SQL AI - 智能SQL查询生成与数据分析工具
AI工具AI数据分析SQL生成数据可视化数据库连接自然语言查询
Blaze SQL AI是一款智能数据分析工具,能将自然语言转换为SQL查询。它可连接多种SQL数据库,提供AI驱动的数据分析服务。用户可快速生成复杂查询,创建可视化图表和仪表板,显著提升数据分析效率。该工具支持多种数据库类型,并提供注重隐私的桌面版本。无论是技术专业人员还是普通用户,都能轻松使用这一智能数据分析解决方案。
data-solutions-framework-on-aws - AWS数据解决方案框架加速企业数据平台构建
AWSCDKGithub基础设施即代码开源项目数据解决方案框架最佳实践
Data Solutions Framework on AWS是基于AWS CDK开发的数据解决方案框架,内置AWS最佳实践。该框架支持TypeScript和Python,提供智能默认配置和可定制模块,让开发者能通过基础设施即代码(IaC)快速组建数据平台。DSF大幅缩短了数据平台的开发周期,同时保证了解决方案的质量和规范。框架的抽象层设计使开发者能够专注于业务逻辑,而不必深入云基础设施细节。
inlong - 高性能海量数据集成框架 支持实时处理与分析
Apache InLongGithub大数据开源项目数据传输数据集成流处理
Apache InLong 是一个高性能的海量数据集成框架,支持数据摄取、同步和订阅。该框架提供自动化和可靠的数据传输,支持批处理和流处理,适用于构建实时数据分析应用。InLong 已在实际生产环境中运行多年,每日处理数十万亿级数据,具备卓越的性能、可靠性和可扩展性。
BigDL-2.x - BigDL提供多种库实现数据分析与AI应用的无缝扩展
BigDLGithubIPEX-LLMLLMNanoOrca开源项目
BigDL提供多种库,用于扩展和加速数据分析与AI应用。主要功能包括分布式大数据和AI的Orca,加速TensorFlow和PyTorch的Nano,深度学习的DLlib,时间序列分析的Chronos,推荐系统的Friesian以及安全大数据和AI的PPML。这些功能使AI应用可以从本地计算机无缝扩展到云端,实现高效分布式数据处理和深度学习开发。
flyte - 开源数据和机器学习流程编排工具
FlyteGithub云服务开源项目数据流水线机器学习编程语言
Flyte是一个开源的数据与机器学习工作流编排器,支持在Kubernetes平台上扩展和重复使用。它使用户能够使用Python SDK开发并在多种环境下部署,简化了分布式计算和资源管理。
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