2 Repos
Grouping stream elements into windows based on a specific number of events rather than time.
Distinguishing note: Existing candidates focus on UI counts, relationship counts, or predicate counting, not stream windowing by volume.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Count-Based Windowing. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is a collection of educational resources and reference implementations for the Apache Flink stream processing framework. It provides a learning resource focused on mastering distributed stream processing through implementation guides, performance tuning tutorials, and practical examples. The repository features detailed walkthroughs for building real-time data pipelines using the DataStream and Table APIs. It includes specific integration examples for connecting Apache Flink with Kafka brokers and Elasticsearch indices, as well as reference implementations for real-time deduplica
Provides implementations for performing computations over count-based intervals in data streams.
Octosql ist eine föderierte SQL-Query-Engine, ein Datentransformer und ein Streaming-SQL-Prozessor. Es ermöglicht die Ausführung einzelner SQL-Statements über mehrere heterogene Datenquellen hinweg – einschließlich verschiedener Datenbanktypen und Dateiformate –, um Ergebnisse zu einem einheitlichen Datensatz zusammenzuführen und zu transformieren. Das System zeichnet sich dadurch aus, dass es CSV-, JSONLines- und Parquet-Dateien als virtuelle Tabellen behandelt und eine Plugin-basierte Architektur nutzt, um die Konnektivität zu externen Speichersystemen zu erweitern. Es fungiert als Streaming-Prozessor für unendliche Datenströme und verwendet Watermarks, Retractions und Tumbling Windows, um die Konsistenz bei ungeordneten Ereignissen zu wahren. Zudem dient es als SQL-Datengenerator, der synthetische Datensätze und Record-Streams über tabellenwertige Funktionen erzeugen kann. Die Engine umfasst Funktionen für Cross-Source-Joins und Multi-Source-Analysen, die durch Source-Side Predicate Push-down optimiert werden, um den Datentransfer zu reduzieren. Sie verwaltet komplexe Daten über ein statisches Typsystem mit Union-Types und bietet Observability durch die Visualisierung von Query-Ausführungsplänen.
Organizes streaming records into tumbling windows and triggers output updates based on record counts or watermarks.