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用于 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 的 Scala API

ScioScalaApache BeamGoogle Cloud Dataflow分布式数据处理Github开源项目

Scio是一个为Apache Beam和Google Cloud Dataflow设计的Scala API，灵感源自Apache Spark和Scalding。它支持统一的批处理和流处理编程模型，并与Google Cloud产品及多种工具如Avro、Cassandra、Elasticsearch、gRPC、JDBC、Neo4j、Parquet、Redis和TensorFlow等集成。Scio还具备交互模式、类型安全的BigQuery访问，并支持与Algebird和Breeze的集成，通过Scala Futures进行管道编排。其详尽的文档、示例和扩展模块为用户提供了全面的使用指南和示例。

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介绍相关项目
tapir - 声明式HTTP API库 支持多种Scala框架
GithubHTTP APIOpenAPIScalaTapir开源项目服务器集成
Tapir是一个用于描述HTTP API的Scala库，可将API暴露为服务器端点、用作客户端，并自动生成开放标准文档。它支持主流Scala HTTP服务器，提供类型安全和声明式API定义，与Scala生态系统无缝集成。Tapir集成了OpenAPI/Swagger，支持可观察性和抽象化，是一个灵活的库而非框架。
scylladb - 实时大数据NoSQL数据库 兼容Cassandra和DynamoDB
GithubNoSQLScylla分布式系统开源项目数据库高性能
Scylla是一个实时大数据NoSQL数据库，API兼容Apache Cassandra和Amazon DynamoDB。采用无共享架构，大幅提高吞吐量和存储容量，实现性能数量级提升，同时降低硬件成本。项目提供冻结工具链简化构建，支持开发者模式运行，并配有详细文档、培训资料和活跃社区。
izumi - 多功能Scala开发框架集合
GithubIzumiScala依赖注入功能型编程开源项目测试框架
Izumi是一套综合性Scala开发框架集合，旨在提高开发效率。它包含多个核心组件：编译时安全的依赖注入框架distage、高效测试框架distage-testkit、结构化日志系统LogStage等。Izumi致力于提升开发生产力，减少代码冗余，提供非侵入式且可内省的工具。该项目处于活跃开发阶段，欢迎开发者参与使用和贡献。
playframework - 高效构建Java和Scala Web应用的开源框架
GithubJavaPlay FrameworkScalaWeb开发框架开源项目
Play Framework是一个面向Java和Scala开发者的开源Web开发框架。它提供简洁的开发工具，支持快速刷新工作流和内置测试。框架采用无状态和非阻塞架构，有利于应用的可扩展性。Play默认支持RESTful设计，集成了资源编译、JSON和WebSocket功能，适用于现代Web和移动应用开发。该框架旨在平衡开发效率和运行性能。
rill-flow - 可扩展的分布式工作流管理服务
GithubRill Flow云原生分布式系统工作流调度开源项目高性能
Rill Flow 是一款高性能和可扩展的分布式工作流管理服务，支持每日处理数以千万计的任务，执行延迟低于100毫秒。核心功能包括易用的可视化流程编排、插件集成、云原生容器部署与函数编排，并支持快速集成大型语言模型服务，适用于异构分布式系统的编排与调度。
tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库
DatabricksGithubPySparkTempo开源项目数据处理时间序列
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。
okio - 高效简化Java I/O操作的开源数据处理库
Android开发GithubJava库Okio开源软件开源项目数据处理
Okio是一个开源库，用于补充Java标准库中的java.io和java.nio功能。它简化了数据的访问、存储和处理过程，提供更易用的API，帮助开发者高效处理I/O操作。Okio源自Android HTTP客户端OkHttp项目，现已发展为独立且经过充分测试的解决方案，适用于多种数据处理场景。该项目由Square公司维护，采用Apache 2.0许可证发布。
streaming - 面向大规模机器学习的高效数据流式加载工具
GithubPyTorchStreamingDataset云存储大规模训练开源项目数据流
streaming是一款针对大规模分布式机器学习训练优化的数据加载工具。它支持从主流云存储平台流式读取图像、文本、视频等多种数据类型。该工具具备确定性、快速恢复、高吞吐等特点,可轻松集成到PyTorch训练流程中。streaming还提供数据混合、随机访问等功能,适用于大规模机器学习训练场景。
logging-flume - 分布式大规模日志收集与传输系统
Apache FlumeGithub分布式系统开源软件开源项目数据聚合日志收集
Apache Flume是一个专门用于大规模日志数据收集、聚合和传输的分布式系统。它采用基于流数据的架构，具有简单灵活、可靠高效的特点。Flume提供强大的容错能力和可调节的可靠性机制，支持集中管理和智能动态管理。其简单可扩展的数据模型支持在线分析应用。作为Apache软件基金会项目，Flume拥有完善的文档和活跃的社区支持。
spark-nlp-workshop - Python和Scala自然语言处理实践资源
GithubPythonScalaSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理
Spark NLP Workshop是一个开源项目，提供丰富的Jupyter笔记本和教程，展示如何在Python和Scala中使用Spark NLP进行自然语言处理。项目涵盖注释、评估和训练等方面，并包含适用于不同开发环境的Databricks笔记本。此资源库支持本地和Google Colab环境的简易设置，为数据科学家和开发者提供了实用的NLP工具和示例。
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