3 Repos
Calculations of statistical aggregates such as sums, averages, and extremas across asynchronous data sequences.
Distinct from Numeric Aggregations: Candidates focus on database-level sums or GPU acceleration; this is about functional aggregation of a non-blocking stream.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Stream Mathematical Aggregations. Refine with filters or upvote what's useful.
Reactor Core ist ein Toolkit für reaktive Programmierung und eine nicht-blockierende Grundlage für die Komposition asynchroner Datenpipelines auf der JVM. Es dient als Framework für asynchrone Stream-Verarbeitung und als Backpressure-Managementsystem, das es Entwicklern ermöglicht, Ereignissequenzen zu transformieren, zu filtern und zu kombinieren, während der Datenfluss zwischen Produzenten und Konsumenten reguliert wird, um Ressourcenerschöpfung zu vermeiden. Die Bibliothek differenziert sich durch ein ausgeklügeltes Concurrency-Scheduling-System und nachfragebasierte Flusskontrolle. Sie entkoppelt die Signalverarbeitung von spezifischen Threads unter Verwendung einer Scheduler-Registry und bietet Mechanismen für die kontextbewusste Propagierung unveränderlicher Metadaten über asynchrone Grenzen hinweg. Sie enthält zudem spezialisierte Tools für die Trace-Erfassung zur Assembly-Zeit und Virtual-Time-Scheduling, um das Testen zeitbasierter Operatoren zu erleichtern. Das Projekt deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich funktionaler Datenverarbeitung für Sequenzaggregation und Windowing, einer Vielzahl von Fehlerbehebungsstrategien wie exponentiellem Backoff-Retry sowie Dienstprogrammen zur Überbrückung von Legacy-Callback- oder synchronen APIs in reaktive Streams. Zudem bietet es Instrumentierung für Pipeline-Monitoring und eine Suite von Test-Tools zur Verifizierung von Signalsequenzen.
Calculates sums, averages, minimums, and maximums across streams of numeric data.
RxGo is a functional reactive programming library and an implementation of ReactiveX for the Go language. It serves as an asynchronous stream processing toolkit designed to coordinate event-based programs and data flows using the observable pattern. The library enables the construction of asynchronous processing pipelines that transform, filter, and combine event sequences. It distinguishes itself through the use of functional operators to compose these pipelines and provides mechanisms for managing concurrent execution. The toolkit covers a broad range of stream orchestration capabilities,
Calculates statistical aggregates such as sums, averages, and counts across asynchronous data sequences.
RxPY ist eine Bibliothek für funktionale reaktive Programmierung und eine ReactiveX-Observable-Bibliothek für Python. Sie dient als asynchroner Stream-Prozessor und ereignisgesteuertes Koordinations-Framework zum Aufbau von Datenpipelines, die auf Zustandsänderungen oder Ereignisströme im Zeitverlauf reagieren. Die Bibliothek bietet ein Toolkit zur Komposition asynchroner und ereignisbasierter Programme mittels beobachtbarer Sequenzen und Operatoren. Sie zeichnet sich durch konfigurierbare Scheduler aus, die Nebenläufigkeit, Timing und Abonnement-Lebenszyklen verwalten. Das Projekt deckt ein breites Spektrum an Stream-Processing-Funktionen ab, einschließlich Datenaggregation, Filterung und Kombination. Es bietet Mechanismen für Event-Broadcasting, Sequenz-Buffering und Fehlerbehandlung sowie Werkzeuge zur Koordination beobachtbarer Streams mit asynchronen Event-Loops. Tests und Qualitätssicherung werden durch virtuelle Zeitsimulation, Marble-Diagramm-Modellierung und Emissionsverifizierung unterstützt.
Computes statistical aggregates such as sums, averages, and counts across asynchronous data sequences.