8 Repos
Partitioning of stream elements into groups based on key-extraction functions.
Distinct from Log Stream Grouping: Distinct from log-specific grouping [f5_mt1] or consumer groups [f5_mt2], as it is a general functional streaming operator.
Explore 8 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Stream Element Grouping. Refine with filters or upvote what's useful.
Storm is a distributed stream processing framework and fault-tolerant compute engine designed for executing real-time continuous computations across a cluster of machines. It functions as a stateful stream processor and cluster topology manager, enabling the deployment and monitoring of distributed data flow configurations. The system ensures exactly-once semantics by utilizing transactional state management to guarantee that every message in a data stream is processed exactly one time. It further operates as a distributed RPC system, allowing for the integration of non-native languages throu
Routes data packets to downstream tasks using customizable key-extraction and grouping logic.
This repository is a collection of practical code snippets and implementation patterns for Flutter and Dart. It serves as a comprehensive guide and reference for asynchronous programming, state management patterns, and UI component design. The project provides advanced language reference material covering generics, reflection, factory constructors, and null-aware operators. It also includes specific utilities for manipulating Dart collections, such as helper methods for transforming and filtering maps, lists, and iterables. The coverage extends to high-level capabilities including asynchrono
Implements logic to partition iterable elements into groups using a key extraction function.
Bacon.js is a JavaScript functional reactive programming library used for coordinating complex asynchronous data flows. It functions as an observable event stream framework and an asynchronous data flow orchestrator, allowing developers to model events as declarative streams and properties. The library distinguishes itself through its ability to manage reactive state and synchronize timing across multiple sources. It provides specialized mechanisms for atomic state synchronization to prevent glitches in derived properties and offers advanced coordination strategies such as asynchronous stream
Splits a single stream into multiple sub-streams based on a key-generating function.
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.
Splits a data stream into multiple sub-streams by partitioning elements that share a common key.
ZIO is a functional effect system for the JVM that models asynchronous and concurrent programs as pure, composable values with typed error handling and dependency injection. Its core identity is built on fiber-based concurrency, where lightweight, non-blocking fibers execute millions of concurrent tasks with structured lifecycle management, and a dual-channel error model that separates expected business failures from unexpected system defects at compile time. The system provides effect-typed dependency injection through a layer-based dependency graph, pull-based reactive stream processing with
Provides stream element grouping by key-extraction functions.
more-itertools ist eine Python-Utility-Bibliothek für Iterables, die erweiterte Funktionen zur Manipulation, Filterung und Transformation von Datensequenzen bereitstellt. Sie dient als Toolkit für die Verarbeitung von Datenströmen und als Sammlung von Hilfsmitteln für das Management von Iterator-Zuständen, womit sie die Möglichkeiten des Standard-Moduls itertools erweitert. Die Bibliothek enthält ein kombinatorisches Mathe-Toolkit zur Erzeugung von Permutationen, Kombinationen und Potenzmengen sowie Routinen für zahlentheoretische Berechnungen und Matrixoperationen. Zudem bietet sie Werkzeuge für das Stream-State-Management, mit denen Benutzer einen Blick auf kommende Elemente werfen oder innerhalb einer Sequenz navigieren können, um die Datenverarbeitung zu steuern. Weitere Funktionen umfassen Routinen für das Chunking, Interleaving und Flattening komplexer Sequenzen. Das Toolkit enthält außerdem Funktionen zur Analyse von Iterable-Eigenschaften und zur Synchronisierung paralleler Datenströme.
Partitions standard iterables into groups based on size or key functions to process large sequences in parts.
more-itertools ist eine Erweiterungsbibliothek für das Python-Modul itertools. Sie dient als Toolkit zur Manipulation von Iterables und bietet eine breite Palette an Routinen für Datentransformation, kombinatorische Generierung und Iterator-Zustandsverwaltung. Die Bibliothek zeichnet sich durch fortgeschrittene Zustandsverwaltung und komplexe Sequenzgenerierung aus. Sie bietet Funktionen zum Einsehen zukünftiger Elemente, zum Suchen innerhalb von Sequenzen und zum Erzeugen einzigartiger Permutationen, Kombinationen und Mengenpartitionen aus Sammlungen, die doppelte Elemente enthalten können. Der Funktionsumfang deckt Datenverarbeitungsaufgaben wie rekursives Flattening, Gruppierung, Padding und Umformung von Datenströmen ab. Sie enthält zudem Dienstprogramme für Stream-Merging, Windowing für lokale Nachbarschaftsanalysen und thread-sichere Iterationssynchronisation. Das Projekt bietet zudem spezialisierte Routinen für die Verarbeitung numerischer Sequenzen, einschließlich Matrixmultiplikation, diskreter linearer Faltung und Fourier-Transformationen.
Provides a wide array of utilities to partition standard iterables into groups based on size or content.
This project is a comprehensive learning resource and technical reference for reactive programming with RxJS. It provides a structured curriculum, curated examples, and an indexed operator catalog to help developers shift from imperative to declarative programming using observable data streams and functional operators. The repository features a library of reactive UI patterns and implementation recipes. These cover practical applications such as type-ahead search, game loops, gesture-based interactions like swipe-to-refresh, and security overlays like lockscreens. The resource covers a broad
Implements capabilities to split a single stream into multiple observables based on shared keys or partitioning criteria.