Awesome GitHub RepositoriesBatch Processing Jobs

Hazelcast is a distributed data platform that combines an in-memory data grid with a stream processing engine to support real-time analytics and event-driven applications. It functions as a partitioned, distributed key-value store that replicates data across cluster nodes to provide low-latency access and high availability. The platform also serves as a distributed SQL query engine, allowing users to execute standard SQL statements against both in-memory datasets and external data sources. What distinguishes Hazelcast is its use of a distributed consensus subsystem to maintain strongly consis

Pinot is a distributed, columnar analytical database designed for high-concurrency, low-latency query processing. It functions as a real-time OLAP datastore, enabling interactive, user-facing analytics by ingesting and querying massive datasets from both streaming and batch sources. The system architecture relies on a centralized controller for cluster coordination and a distributed segment-based storage model to ensure horizontal scalability. The platform distinguishes itself through a hybrid ingestion pipeline that unifies real-time event streams and historical batch data into a single quer

Dieses Projekt ist ein umfassender Leitfaden und eine Sammlung bewährter Verfahren zum Testen von Node.js-Backend-Anwendungen. Es bietet eine kuratierte Reihe von Mustern und Referenzbeispielen zum Schreiben zuverlässiger Unit-, Integrations- und Komponententests. Das Projekt zeichnet sich durch spezifische Strategien für die Backend-Integration aus, einschließlich detaillierter Methoden für API-Vertragstests gegen OpenAPI-Spezifikationen und gemeinsame Schemata. Es bietet spezialisierte Anleitungen zum Testen von Message Queues mit Fokus auf Idempotenz, Resilienz und asynchrone Ereignissynchronisation. Der Leitfaden deckt ein breites Spektrum an Funktionsbereichen ab, einschließlich der Isolierung und Bereinigung des Datenbankzustands, dem Mocking externer Abhängigkeiten mittels Netzwerk-Interzeptoren und typsicheren Stubs sowie der Automatisierung containerisierter Testinfrastrukturen. Er befasst sich zudem mit der Leistungsoptimierung für Testsuiten durch die Verwendung von RAM-Disks und Memory-Engines für die Datenspeicherung.

This project is a Python software development kit and framework for building applications that integrate with large language models. It serves as a multimodal content generator and vector embedding library, enabling the production and editing of text, images, audio, and video. The toolkit provides specialized capabilities for adapting base models through supervised and reinforcement training. It further distinguishes itself by offering tools for orchestrating complex workflows, including stateful chat sessions, the enforcement of structured output via schemas, and the integration of external

Good Job ist ein Hintergrund-Job-Prozessor für Ruby on Rails, der eine PostgreSQL-Datenbank als primäre Speicher-Engine nutzt. Durch die Nutzung relationaler Datenbanktransaktionen stellt er eine persistente und zuverlässige Aufgabenausführung sicher und integriert sich direkt in das Active-Job-Framework, um asynchrone Operationen und wiederkehrende Job-Zeitpläne innerhalb bestehender Anwendungsumgebungen zu handhaben. Das System zeichnet sich durch ein In-Process-Ausführungsmodell aus, das es Hintergrund-Workern ermöglicht, im selben Prozess wie der Webserver zu laufen, was die Bereitstellung durch den Wegfall separater Worker-Dienste vereinfacht. Es nutzt multithreaded Worker-Ausführung und datenbankbasierte Advisory-Locks, um Aufgaben über verteilte Prozesse hinweg zu koordinieren, was eine eindeutige Ausführung für wiederkehrende Jobs und eine effiziente Ressourcennutzung sicherstellt. Die Bibliothek bietet umfassende betriebliche Kontrollen, einschließlich der Möglichkeit, verwandte Aufgaben in Batches für die kollektive Lebenszyklusverfolgung zu gruppieren und Masseneinfügungen zur Optimierung hochfrequenter Aufgabenaufnahmen zu nutzen. Administratoren können Nebenläufigkeitslimits verwalten, dedizierte Thread-Pools für spezifische Warteschlangen zuweisen und den Systemzustand über ein integriertes, anpassbares webbasiertes Dashboard überwachen. Das Projekt enthält ein integriertes Interface zum Inspizieren, Pausieren und Troubleshooting von Aufgaben in Echtzeit, neben konfigurierbarer Historienaufbewahrung für Auditing und Performance-Analysen.