2 Repos
Integration layers for interacting with Amazon DynamoDB NoSQL tables.
Distinct from DynamoDB: Shortlist focuses on pagination or emulation; this is a general-purpose code-first client for DynamoDB
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · DynamoDB Integration. Refine with filters or upvote what's useful.
ServiceStack ist ein hochperformantes .NET-Webframework für den Bau typsicherer APIs unter Verwendung stark typisierter Request- und Response-Objekte. Es fungiert als nachrichtenbasierte API-Engine, die Geschäftslogik von der Transportschicht entkoppelt, wodurch Services über mehrere Protokolle wie HTTP, gRPC und verschiedene Message-Queue-Provider bereitgestellt werden können. Das Framework zeichnet sich durch seinen typsicheren API-Generator aus, der native Client-SDKs und Data Transfer Objects (DTOs) aus Service-Metadaten über mehrere Sprachen hinweg produziert. Es enthält zudem ein verteiltes Service-Gateway für Microservices-Orchestration, ein Code-First-ORM zur direkten Übersetzung von C#-Objekten in Datenbankdatensätze sowie ein zentralisiertes Identitäts- und Zugriffsmanagementsystem für sicheren tokenbasierten Zugriff. Die breitere Funktionspalette deckt asynchrones Messaging und Echtzeit-Event-Streaming durch Pub-Sub und Server-Sent Events ab. Es bietet umfassende Unterstützung für Datenserialisierung in Formaten wie JSON, XML, ProtoBuf und MessagePack, neben integrierten Authentifizierungs-Flows wie JWT, API-Keys und Step-up-Authentifizierung. Zusätzliches Tooling umfasst automatisierte CRUD-API-Generierung, Hintergrund-Job-Ausführung und Vorlagen für administrative Dashboards.
Executes LINQ queries against DynamoDB NoSQL tables using a code-first client.
aws-sdk-pandas ist eine Python-Bibliothek, die Pandas-Dataframes mit AWS-Diensten integriert und als Cloud-Daten-ETL-Tool und Data-Lake-Connector fungiert. Sie bietet eine einheitliche Schnittstelle, um Daten zwischen In-Memory-Dataframes und Cloud-Speicher, Datenbanken und Data-Warehouses zu bewegen und zu transformieren. Das Projekt zeichnet sich als verteilter Compute-Orchestrator aus, der Pandas-basierte Workloads an EMR-Cluster und serverlose Verarbeitungsumgebungen übermitteln kann. Es spezialisiert sich zudem auf die Koordination verteilter Datenverarbeitung via Ray-Cluster-Initialisierung, um Datensätze zu verarbeiten, die den Speicher einer einzelnen Maschine überschreiten. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich Object-Storage-Management für S3, SQL-Abfrageausführung für Athena und Redshift sowie Integration mit NoSQL-, Graph- und Zeitreihendatenbanken. Sie enthält zudem Utilities für Metadaten-Management durch den Glue-Katalog, OpenSearch-Datenindexierung und die Verwaltung von Business-Intelligence-Assets in QuickSight. Zusätzliche Funktionen umfassen das Abrufen von Secrets, die Analyse von CloudWatch-Logs und die Verwaltung von Datenqualitätsregeln.
Reads and writes dataframes to DynamoDB NoSQL tables using structured query interfaces.