2 Repos
Manages the migration of massive datasets using controlled batching to optimize memory and avoid packet limits.
Distinct from Large-Scale Dataset Management: Distinct from Large-Scale Dataset Management: focuses on the active process of migration via batching rather than general storage management.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Batch-Driven Data Migration. Refine with filters or upvote what's useful.
ActiveRecord Import ist eine Bibliothek zum Einfügen großer Datensätze in eine Datenbank mittels ActiveRecord durch einzelne oder gebündelte Abfragen. Es fungiert als Bulk-Daten-Importer und SQL-Bulk-Insert-Tool, das darauf ausgelegt ist, den Abfrage-Overhead zu minimieren und die Schreibleistung zu erhöhen. Das Projekt enthält eine Upsert-Engine, um Konflikte bei eindeutigen Constraints durch das Aktualisieren bestehender Datensätze oder das Ignorieren von Duplikaten zu behandeln. Es bietet zudem einen rekursiven Assoziations-Importer, der es ermöglicht, Eltern-Datensätze und deren verschachtelte Kind-Assoziationen in einem einzigen Vorgang einzufügen. Die Bibliothek bietet eine Validierungsschicht vor dem Einfügen, um die Gültigkeit der Datensätze zu prüfen und Fehler zu melden, bevor Daten festgeschrieben werden. Sie verwaltet die groß angelegte Datenmigration durch Aufteilen der Datensätze in Batches, um den Speicherverbrauch zu kontrollieren und Limits für die Datenbank-Paketgröße zu vermeiden. Das Tool bietet Ergebniszusammenfassungen mit Erfolgszählern und Datensatz-Identifikatoren sowie eine Fortschrittsverfolgung für Daten-Batches.
Processes massive datasets in controlled batches to manage memory usage and avoid database packet size limits.
This project provides a collection of command-line tools and scripts designed to automate the ingestion, migration, and preparation of large-scale annotated image datasets. It serves as a utility for managing the retrieval of image collections paired with bounding box and segmentation annotations, facilitating their integration into machine learning data pipelines. The toolset enables the bulk transfer of image data and metadata manifests into private cloud storage environments. It utilizes manifest-driven orchestration to process structured resource locations, ensuring that raw image files r
Automates bulk retrieval and migration of large-scale media datasets by processing structured resource manifests.