awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesDirty Data Capture

Mechanisms that isolate and record data that fails type conversion or validation during the ETL process.

Distinct from Data Quality Monitors: Focuses on capturing failing records for quality assurance, rather than tracking general health metrics over time.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Dirty Data Capture. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Dirty Data Capture GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • alibaba/dataxالصورة الرمزية لـ alibaba

    alibaba/DataX

    17,241عرض على GitHub↗

    DataX is a distributed data integration framework and plugin-based ETL tool designed for synchronizing large datasets between heterogeneous sources and destinations. It functions as a JDBC data migration engine and offline synchronization tool, enabling the movement of data between relational databases, NoSQL stores, and object storage. The system utilizes a plugin-based connector architecture that decouples reader and writer logic, allowing it to map and transform data types across different storage engines using a standardized internal representation. This design supports heterogeneous data

    Captures and isolates records that fail during transfer due to type conversion errors to maintain data quality.

    Java
    عرض على GitHub↗17,241
  • dtstack/chunjunالصورة الرمزية لـ DTStack

    DTStack/chunjun

    4,104عرض على GitHub↗

    Chunjun هو إطار عمل لتكامل البيانات الموزعة وخط أنابيب ETL قائم على SQL مصمم لمزامنة البيانات بين مصادر غير متجانسة. يعمل كأداة لالتقاط بيانات التغيير (CDC) ومزامن بيانات غير متجانس، ويستخدم بيئة معالجة موزعة لنقل وتحويل البيانات عبر أنواع قواعد بيانات مختلفة. يتميز النظام ببنية موصل قائمة على الإضافات، والتي تسمح بتطوير إضافات مصدر ووجهة مخصصة لتوسيع الاتصال بأنظمة البيانات غير المدعومة. ويدعم التقاط بيانات التغيير في الوقت الفعلي من سجلات قواعد البيانات العلائقية وينفذ انتشار تطور المخطط لتطبيق التغييرات الهيكلية تلقائياً من جداول المصدر إلى الوجهة. يوفر إطار العمل قدرات لمزامنة البيانات التزايدية وحساب البيانات عبر المصادر باستخدام منطق SQL. تتم إدارة الموثوقية من خلال استرداد المهام القائم على نقاط الفحص لاستئناف عمليات النقل المقاطعة وطوابير الرسائل الميتة لإدارة البيانات المتسخة لتدقيق السجلات المشوهة. يمكن نشر مهام التكامل عبر مجموعات مستقلة، أو Yarn، أو بيئات Kubernetes، مع دعم للنشر الحاوي عبر Docker.

    Isolates and stores malformed records that fail processing to prevent pipeline crashes and enable correction.

    Javabigdatadata-integrationflink
    عرض على GitHub↗4,104
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Data Pipelines
  4. Data Quality Monitors
  5. Dirty Data Capture