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
·

6 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesMemory-Spilling Engines

Execution engines that offload intermediate query results to disk when memory thresholds are exceeded.

Distinct from Memory-Disk Layering: Distinct from general memory-disk layering: focuses on the execution engine's stability mechanism during large-scale processing.

Explore 6 awesome GitHub repositories matching data & databases · Memory-Spilling Engines. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Memory-Spilling Engines GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • prestodb/prestoالصورة الرمزية لـ prestodb

    prestodb/presto

    16,711عرض على GitHub↗

    Presto is a distributed SQL query engine designed for high-performance analytical processing across heterogeneous data sources. It functions as a data federation platform and massively parallel processing engine, allowing users to execute interactive queries against diverse storage systems without requiring data migration. By mapping remote metadata and structures to a unified relational namespace, it enables seamless cross-platform analysis through a standard SQL interface. The engine distinguishes itself through a pluggable connector architecture and a shared-nothing distributed processing

    Offloads intermediate query results to disk when memory thresholds are exceeded to ensure stability during large-scale analytical processing.

    Javabig-datadatahadoop
    عرض على GitHub↗16,711
  • dask/daskالصورة الرمزية لـ dask

    dask/dask

    13,746عرض على GitHub↗

    Dask هو إطار عمل للحوسبة المتوازية وجدول مهام موزع مصمم لتوسيع نطاق سير عمل علوم البيانات في Python من أجهزة فردية إلى مجموعات (clusters) كبيرة. يعمل كمدير موارد للمجموعة يقوم بتنسيق المنطق الحسابي من خلال تمثيل المهام وتبعياتها كرسوم بيانية موجهة غير دورية. تسمح هذه البنية للنظام بأتمتة توزيع أعباء العمل عبر الأجهزة المتاحة مع إدارة متطلبات التنفيذ المعقدة. يتميز المشروع بمحرك تقييم كسول يؤجل عمليات البيانات حتى يتم طلبها صراحة، مما يتيح تحسين الرسم البياني العالمي وتخصيص الموارد بكفاءة. يتضمن خاصية تسريب البيانات الواعية بالذاكرة لمنع تعطل النظام عند معالجة مجموعات البيانات التي تتجاوز الذاكرة المتاحة، ويستخدم دمج الرسم البياني للمهام لدمج تسلسلات العمليات في خطوات تنفيذ واحدة، مما يقلل من عبء الجدولة والاتصال بين العقد. توفر المنصة سطح قدرات شاملاً لتحليلات البيانات واسعة النطاق، بما في ذلك دعم التعلم الآلي الموزع، وتكامل الحوسبة عالية الأداء، ومعالجة البيانات المتوازية. توفر أدوات واسعة النطاق لإدارة دورة حياة المجموعة، وتوصيف الأداء، والمراقبة في الوقت الفعلي لتنفيذ المهام. يمكن للمستخدمين نشر هذه البيئات عبر بنية تحتية متنوعة، بما في ذلك الأجهزة المحلية، ومزودي السحابة، والأنظمة الحاوية، ومجموعات الحوسبة عالية الأداء.

    Monitors memory usage during computation and offloads intermediate results to disk to prevent system crashes.

    Pythondasknumpypandas
    عرض على GitHub↗13,746
  • materializeinc/materializeالصورة الرمزية لـ MaterializeInc

    MaterializeInc/materialize

    6,314عرض على GitHub↗

    Materialize is a streaming SQL database that continuously ingests live data from sources such as Kafka, Redpanda, PostgreSQL, and MySQL, and incrementally maintains materialized views. It provides a PostgreSQL-compatible query engine that accepts standard SQL over the PostgreSQL wire protocol, enabling any existing SQL client or BI tool to query real-time data. The system also includes a Model Context Protocol (MCP) server that exposes live materialized view data to AI agents, providing fresh context without polling. Materialize distinguishes itself through its ability to offer configurable c

    Offloads large key-value state to disk automatically when using upsert or Debezium envelopes.

    Rust
    عرض على GitHub↗6,314
  • jerrylead/sparkinternalsالصورة الرمزية لـ JerryLead

    JerryLead/SparkInternals

    5,363عرض على GitHub↗

    SparkInternals is a technical reference and architecture guide detailing the internal design and implementation of the Apache Spark distributed computing engine. It serves as a study of big data engine analysis, focusing on how the system manages cluster execution and the interaction between driver nodes, executors, and workers. The project provides a detailed breakdown of how logical plans are converted into physical execution stages. It specifically analyzes the mechanics of data shuffle operations, memory management, and the coordination of distributed job scheduling. The documentation co

    Offloads sorted key-value pairs to local disk when internal memory limits are exceeded during shuffles.

    عرض على GitHub↗5,363
  • facebookincubator/veloxالصورة الرمزية لـ facebookincubator

    facebookincubator/velox

    4,155عرض على GitHub↗

    Velox هو محرك تنفيذ استعلامات عالي الأداء ومكتبة لمعالجة البيانات العمودية بلغة C++. يعمل كإطار عمل قابل للتركيب لتنفيذ محركات الاستعلام التحليلية، ويوفر مقيماً للتعبيرات المتجهة (vectorized) ومجموعة أدوات لأنظمة إدارة البيانات. يتميز المشروع باستخدامه للتنفيذ العمودي المتجه وتخصيص الذاكرة القائم على الساحة (arena-based) لمعالجة مجموعات البيانات واسعة النطاق. يتميز بتحسينات متخصصة مثل التخزين المؤقت لجدول الربط الإذاعي (broadcast join)، ودفع الفلتر الديناميكي للأسفل، وترميز القاموس لتقليل حمل الذاكرة وتسريع القراءات التحليلية. يغطي المحرك مجموعة واسعة من القدرات التحليلية، بما في ذلك تنفيذ عمليات الربط (hash, merge, semi joins)، بالإضافة إلى التجميع المتوازي متعدد المراحل وحساب دوال النافذة. يوفر بدائيات للتخزين العمودي في الذاكرة، وفك تشفير بيانات Parquet، والتكامل مع التخزين السحابي. يتم توفير القابلية للتوسع من خلال نظام تسجيل الدوال للدوال العددية والتجميعية المخصصة، مع توفر روابط عالية المستوى لربط منطق C++ بلغة Python.

    Controls memory resource usage via arena allocation and spills intermediate data to disk when limits are exceeded.

    C++
    عرض على GitHub↗4,155
  • kuzudb/kuzuالصورة الرمزية لـ kuzudb

    kuzudb/kuzu

    3,965عرض على GitHub↗

    Kùzu is an embedded property graph database engine designed for high-performance analytical queries and local data management. It operates as a library within the host application process, utilizing a columnar-based storage architecture and just-in-time query compilation to execute complex graph traversals and pattern matching efficiently. By mapping database files directly into system memory, it ensures data durability and high-speed access while maintaining ACID-compliant transactional integrity. The engine distinguishes itself by integrating vector similarity search and full-text search di

    Offloads intermediate query results to temporary disk storage when memory limits are reached to ensure processing stability.

    C++cypherdatabaseembeddable
    عرض على GitHub↗3,965
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Persistent Storage Providers
  4. Memory-Disk Layering
  5. Memory-Spilling Engines