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用于 Apache Beam 和 Google Cloud Dataflow 的 Scala API

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。

secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架
GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算
SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目,包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计,实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持,推动了隐私计算领域的发展。
pekko - 开源并发分布式应用开发框架
Actor模型Apache PekkoGithub分布式系统并发编程开源框架开源项目
Apache Pekko是一个用于构建并发、分布式、弹性和可扩展应用的开源框架。它基于Actor模型提供高级并发抽象,并包含持久性、流处理和HTTP等功能库。作为Akka 2.6.x的分支,Pekko支持多个Scala版本,提供详细文档和API参考。该项目采用Apache License 2.0授权,鼓励社区参与开发。
zio-actors - 基于ZIO的高性能函数式Actor编程库
Actor ModelGithubZIO Actors并发计算开源项目消息传递状态隔离
ZIO Actors是基于ZIO构建的函数式Actor库,用于开发类型安全的分布式系统。它实现了Actor模型,支持状态隔离、消息处理、持久化和远程通信。该库适用于构建可扩展应用,并支持与Akka actors互操作。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库,支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式,数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境,将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式(如JSON、Protobuf),并与现有技术高度集成,提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
brooklin - 高可靠性多源异构数据流处理系统
BrooklinGithubKafka集群镜像分布式系统多租户开源项目数据流系统
Brooklin是一个分布式系统,用于在异构源系统和目标系统之间进行高可靠、高吞吐量的大规模数据流传输。它支持多租户,能同时处理数百个跨系统数据管道,并易于扩展以适配新的数据源和目标。Brooklin具备优秀的可扩展性和易操作性,支持变更数据捕获和数据引导功能。该系统已在Kafka集群镜像等实际场景中得到大规模验证。
graphql-scalars - GraphQL自定义标量类型库助力构建精确Schema
GithubGraphQL开源库开源项目标量类型类型安全贡献指南
graphql-scalars是一个开源的GraphQL自定义标量类型库,旨在帮助开发者创建精确且类型安全的GraphQL模式。该库提供了多种预定义的标量类型,如日期、时间和JSON等,同时支持社区贡献新的类型。通过使用graphql-scalars,开发者可以构建更严格、更可靠的GraphQL API,提高数据处理的准确性和效率。这个项目为GraphQL开发提供了重要的工具支持,有助于提升整体的API质量。
batchflow - 高效灵活的大规模数据处理和机器学习框架
BatchFlowGithub开源项目数据处理数据流水线机器学习神经网络
BatchFlow是一个专为大规模数据处理和复杂机器学习流程设计的Python库。它提供灵活的批处理生成、确定性和随机管道、数据集合并等功能。支持多种深度学习模型,并具有丰富的层和辅助函数,方便自定义模型。其懒加载机制和高效批处理策略适用于处理超出内存容量的大型数据集,是数据科学和机器学习项目的理想工具。
sparkling-water - Apache Spark与H2O-3的机器学习集成框架
Apache SparkGithubH2O-3Sparkling Water开源项目数据集成机器学习
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。
skyplane - 快速跨云平台数据传输工具
GithubSkyplane云存储数据传输多云支持开源项目高速传输
Skyplane是一款高效的云存储数据传输工具,支持主流云平台如AWS、Azure、IBM和GCP。通过并行传输、压缩和带宽分层技术,Skyplane实现了比传统方法快110倍、节省75%成本的数据传输。该工具适用于云内、跨云和本地到云的数据迁移场景,提供快速、经济、通用的数据传输解决方案。
flink-ml - Apache Flink ML,简化机器学习流水线构建的开源库
APIApache FlinkFlink MLGithub开源项目机器学习流处理
Flink ML是Apache Flink旗下的开源机器学习库,旨在简化ML流水线的构建过程。它提供标准化的机器学习API和基础设施,支持算法实现、训练和推理流水线的构建。该库提供Python和Java接口,具备快速入门指南、项目构建工具和性能基准测试功能。Flink ML作为社区驱动的项目,欢迎开发者参与贡献。
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