4 Repos
Transformation of abstract operations into concrete execution strategies based on data structure and partitioning.
Distinct from Execution Plan Exporters: Distinct from Execution Plan Exporters: focuses on the transformation process itself rather than exporting the final plan.
Explore 4 awesome GitHub repositories matching data & databases · Logical Plan Lowering. Refine with filters or upvote what's useful.
Dask ist ein Framework für paralleles Rechnen und ein verteilter Task-Scheduler, der darauf ausgelegt ist, Python-Data-Science-Workflows von einzelnen Maschinen auf große Cluster zu skalieren. Es fungiert als Cluster-Ressourcenmanager, der die Berechnungslogik orchestriert, indem Aufgaben und deren Abhängigkeiten als gerichtete azyklische Graphen dargestellt werden. Diese Architektur ermöglicht es dem System, die Verteilung von Workloads auf verfügbare Hardware zu automatisieren und gleichzeitig komplexe Ausführungsanforderungen zu verwalten. Das Projekt zeichnet sich durch eine Lazy-Evaluation-Engine aus, die Datenoperationen verzögert, bis sie explizit angefordert werden, was eine globale Graphoptimierung und effiziente Ressourcenzuweisung ermöglicht. Es integriert speicherbewusstes Data-Spilling, um Systemabstürze bei der Verarbeitung von Datensätzen zu verhindern, die den verfügbaren Speicher überschreiten, und nutzt Task-Graph-Fusion, um Sequenzen von Operationen in einzelne Ausführungsschritte zu kombinieren, wodurch Scheduling-Overhead und Inter-Node-Kommunikation minimiert werden. Die Plattform bietet eine umfassende Oberfläche für die Datenanalyse im großen Maßstab, einschließlich Unterstützung für verteiltes maschinelles Lernen, Integration in das Hochleistungsrechnen und parallele Datenverarbeitung. Sie bietet umfangreiche Werkzeuge für das Cluster-Lebenszyklusmanagement, Performance-Profiling und die Echtzeitüberwachung der Aufgabenausführung. Benutzer können diese Umgebungen über verschiedene Infrastrukturen hinweg bereitstellen, einschließlich lokaler Hardware, Cloud-Anbietern, containerisierten Systemen und Hochleistungsrechner-Clustern.
Transforms abstract operations into concrete execution strategies by selecting specific algorithms based on input data structure and partitioning.
PostGraphile is an automated tool that converts a PostgreSQL database schema into a fully functional GraphQL API. It serves as a GraphQL execution engine and schema orchestrator, utilizing database schema introspection to retrieve strongly typed metadata directly from PostgreSQL. The project features a modular system for composing and standardizing GraphQL schemas through plugins, which manage naming conventions and connections. It includes a PostgreSQL query builder that constructs dynamic, SQL-injection-proof queries using tagged template literals. The system employs a declarative query pl
Optimizes GraphQL request processing through a declarative planning engine to reduce server load.
Apache DataFusion is an extensible, columnar SQL query engine that runs embedded within a host application without requiring a separate server process. It processes data in columnar batches using Apache Arrow for memory-efficient analytics, and can scale analytic workloads across multiple nodes for parallel execution. The engine supports both SQL and DataFrame queries through a modular, streaming architecture that allows custom operators, data sources, functions, and optimizer rules. The engine distinguishes itself through its modular extension framework, which enables building custom query e
Ships a feature to convert logical plans back into SQL for debugging and serialization.
Boxplayer is a cloud media player and storage manager that enables high-definition video streaming and file administration across multiple cloud storage providers through a unified interface. It functions as a cloud media player with subtitle and audio support, a metadata organizer for structuring media libraries, and a high-speed download manager using a multi-threaded engine. The project implements a Model Context Protocol server, which exposes cloud storage and media management functions as programmable tools and context for AI agents. This allows for AI-driven storage automation and the a
Tracks a history of file changes to create and execute mirror operations for rolling back batch updates.