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2 repositorios

Awesome GitHub RepositoriesDirect Data Loaders

Methods for reading datasets directly into cluster memory to avoid network overhead.

Distinct from In-Memory Data Loading: Focuses on direct cluster loading, distinct from general in-memory loading.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Direct Data Loaders. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Direct Data Loaders GitHub Repositories

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  • dask/daskAvatar de dask

    dask/dask

    13,746Ver en GitHub↗

    Dask es un framework de computación paralela y un programador de tareas distribuido diseñado para escalar flujos de trabajo de ciencia de datos en Python desde máquinas individuales hasta grandes clústeres. Funciona como un gestor de recursos de clúster que orquesta la lógica computacional representando las tareas y sus dependencias como grafos acíclicos dirigidos. Esta arquitectura permite al sistema automatizar la distribución de cargas de trabajo a través del hardware disponible mientras gestiona requisitos de ejecución complejos. El proyecto se distingue por un motor de evaluación perezosa que difiere las operaciones de datos hasta que se solicitan explícitamente, permitiendo la optimización global del grafo y una asignación eficiente de recursos. Incorpora el volcado de datos consciente de la memoria para evitar fallos del sistema al procesar conjuntos de datos que exceden la memoria disponible, y utiliza la fusión de grafos de tareas para combinar secuencias de operaciones en pasos de ejecución únicos, minimizando la sobrecarga de programación y la comunicación entre nodos. La plataforma proporciona una superficie de capacidades integral para el análisis de datos a gran escala, incluyendo soporte para aprendizaje automático distribuido, integración de computación de alto rendimiento y procesamiento de datos en paralelo. Ofrece herramientas extensas para la gestión del ciclo de vida del clúster, perfilado de rendimiento y monitoreo en tiempo real de la ejecución de tareas. Los usuarios pueden desplegar estos entornos en diversas infraestructuras, incluyendo hardware local, proveedores de nube, sistemas en contenedores y clústeres de computación de alto rendimiento.

    Reads datasets directly into the cluster to avoid network overhead and memory issues caused by embedding large local objects.

    Pythondasknumpypandas
    Ver en GitHub↗13,746
  • petyosi/react-virtuosoAvatar de petyosi

    petyosi/react-virtuoso

    6,348Ver en GitHub↗

    React Virtuoso is a React component library for rendering large datasets efficiently through virtualized lists, grids, tables, and chat interfaces. It automatically measures variable-height items at runtime, computes accurate scroll offsets without requiring fixed sizes, and renders only the items within the visible viewport plus a configurable buffer zone. The library manages scroll position through a state machine that tracks direction, position, and anchor items to handle auto-scroll, sticky headers, and bidirectional loading. The library distinguishes itself with specialized components fo

    Provides scroll-triggered data loading for endless scrolling and bidirectional fetching in virtualized lists.

    TypeScriptchatcomponent-libraryfeed
    Ver en GitHub↗6,348
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  4. Direct Data Loaders

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  • Scroll-Triggered Data LoadersLoads additional data automatically when the user scrolls to a boundary, supporting endless scrolling and bidirectional fetching. **Distinct from Direct Data Loaders:** Distinct from Direct Data Loaders: triggered by scroll position rather than direct cluster memory loading.