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flint:适用于Apache Spark的时间序列库
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2021-04-12
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Flint:Apache Spark的时间序列库 大规模分析时间序列数据的能力对于基于Spark的金融和物联网应用的成功至关重要。 Flint是Two Sigma在Spark中高度优化的时间序列操作的实现。 它利用时间序列数据的自然顺序来对时间序列数据执行真正的并行和丰富的分析,以提供基于位置的优化。 Flint是一个用于Spark的开源库,它基于TimeSeriesRDD ,时间序列感知的数据结构以及使用TimeSeriesRDD的时间序列实用程序和分析函数的集合。 与DataFrame和Dataset不同,Flint的TimeSeriesRDD可以利用DataFrame Dataset的现有排序属性,并且几乎所有对这些数据集的数据操作和分析都尊重其时间排序属性。 它与Spark的其他时间序列工作不同之处在于,它可以有效地跨面板数据或大规模高频数据进行计算。 要求 相依性 版本 Spa
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flint:适用于Apache Spark的时间序列库 (393个子文件)
setup.cfg 539B
spark-defaults.conf 704B
window.csv 557KB
Volume.csv 148KB
sp500.csv 20KB
data.csv 8KB
linear_regression_data.csv 7KB
weather.csv 3KB
Price.csv 2KB
spy.csv 2KB
v2.csv 1KB
VolumeWithIndustryGroup.csv 670B
VolumeWithIndustryGroup.csv 670B
VolumeWithIndustryGroup.csv 670B
Price.csv 594B
VolumeWithIndustryGroup.csv 555B
Volume2.csv 501B
Volume.csv 501B
VolumeWithIndustryGroup.csv 454B
VolumeWithIndustryGroup.csv 354B
PriceWithIndustryGroup.csv 354B
VolumeWithIndustryGroup.csv 354B
PriceWithIndustryGroup.csv 354B
Volume.csv 313B
Volume.csv 313B
Volume.csv 313B
Price.csv 278B
Price.csv 278B
Clock.csv 277B
TimeStampsWithHeader.csv 269B
Clock2.csv 261B
Volume.csv 258B
Volume.csv 258B
TimeStampsWithHeader2.csv 257B
Price.csv 254B
Price.csv 254B
Price.csv 254B
VolumeWithMissingMatching.csv 218B
Volume.csv 205B
PriceWithHeaderUnsorted.csv 200B
PriceWithHeader.csv 200B
Value.csv 197B
v1.csv 160B
Forecast.csv 152B
Forecast.csv 152B
Volume.csv 149B
Price.csv 147B
VolumeWithHeader.csv 147B
Price.csv 145B
Price.csv 145B
Price.csv 145B
Price.csv 145B
Price.csv 145B
Price.csv 145B
Clock.csv 143B
Price.csv 139B
Price2.csv 133B
Price1.csv 133B
Price.csv 132B
Volume.csv 132B
Data.csv 109B
Clock.csv 97B
VolumeWithRowFiltered.csv 96B
Clock1.csv 32B
Project_Flint_Corporate_Contributor_License_Agreement.docx 33KB
Project_Flint_Individual_Contributor_License_Agreement.docx 33KB
.gitattributes 34B
.gitignore 98B
.gitignore 80B
window.groovy 2KB
MANIFEST.in 51B
Flint Example.ipynb 18KB
weather.ipynb 3KB
Kahan.java 3KB
PythonApi.java 800B
Price.json 1KB
LICENSE 11KB
Makefile 557B
partition.md 16KB
README.md 9KB
ema.md 8KB
README.md 2KB
README.md 2KB
develop.md 586B
Default.md 316B
CONTRIBUTING.md 179B
PriceWithHeaderTimeRenamed.parquet 1KB
PriceWithHeader.parquet 1KB
PriceWithHeaderUnsorted.parquet 1KB
spark_log4j.properties 2KB
build.properties 20B
dataframe.py 69KB
versioneer.py 67KB
test_dataframe_api.py 31KB
summarizers.py 20KB
_version.py 19KB
readwriter.py 18KB
test_summarizer.py 15KB
conf.py 12KB
test_partition_preserve.py 10KB
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zhangjames
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