feathub

一套特征定义,流批通吃,实时上线不求人

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 60 🐛 待处理 106 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 353
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

feathub 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队alibaba
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型apache-flink,data,data-engineering,data-quality,data-science,feature-engineering,feature-store,machine-learning,mlops,streaming
GitHub 星标★ 353
上线时间2022-09-22 00:00:00
代码更新2024-05-27
仓库体积4.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

FeatHub 是一个面向实时机器学习的流批统一特征存储系统,旨在解决特征工程中训练与推理不一致、特征复用困难、实时与离线特征割裂等问题。它提供统一的 API 来定义、转换和上线特征,支持从批处理(如 Spark)和流处理(如 Flink)数据源生成特征,并自动处理特征的时间一致性。核心能力包括特征注册、在线与离线特征存储、特征计算与物化、以及低延迟的特征检索服务,帮助团队将特征管道标准化,加速从模型开发到部署的流程。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 353

核心亮点

  • 统一 API 抽象,同一份特征定义同时支持流和批计算,减少重复开发
  • 内置时间一致性处理,避免训练和推理时特征穿越或延迟偏差
  • 与 Flink/Spark 深度集成,利用成熟引擎处理大规模特征计算

不足之处

  • 项目尚处早期,文档和社区生态待观察
  • 实际生产部署案例较少,稳定性需验证

适用场景

  • 实时推荐系统需要低延迟特征获取
  • 风控模型需要融合实时与历史特征
  • 团队希望统一离线训练和在线推理的特征管道

替代项目

Feast、Hopsworks、Tecton

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