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Extracting a subset of data points at regular intervals.
Distinct from Interval-Based Resource Sampling: Candidates focus on system resource sampling or financial metadata; this is a general data sampling operation.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Interval Sampling. Refine with filters or upvote what's useful.
Reactor Core es un kit de herramientas de programación reactiva y una base no bloqueante para componer pipelines de datos asíncronos en la JVM. Sirve como framework de procesamiento de flujos asíncronos y sistema de gestión de contrapresión (backpressure), permitiendo a los desarrolladores transformar, filtrar y combinar secuencias de eventos mientras regulan el flujo de datos entre productores y consumidores para evitar el agotamiento de recursos. La biblioteca se diferencia por un sofisticado sistema de planificación de concurrencia y control de flujo basado en la demanda. Desacopla el procesamiento de señales de hilos específicos utilizando un registro de planificadores y proporciona mecanismos para la propagación de metadatos inmutables conscientes del contexto a través de límites asíncronos. También cuenta con herramientas especializadas para la captura de trazas en tiempo de ensamblaje y planificación de tiempo virtual para facilitar la prueba de operadores basados en el tiempo. El proyecto cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo procesamiento funcional de datos para agregación y ventanas de secuencias, una variedad de estrategias de recuperación de errores como reintentos con retroceso exponencial y utilidades para conectar API de callback heredadas o síncronas en flujos reactivos. Además, proporciona instrumentación para el monitoreo de pipelines y un conjunto de herramientas de prueba para verificar secuencias de señales.
Selects a subset of stream elements based on time intervals, windows, or timeout triggers.
DataFrame is a C++ tabular data library and manipulation engine designed for managing heterogeneous data in contiguous memory. It functions as a statistical analysis framework and time series analysis toolkit, providing the means to store, index, and transform multidimensional datasets. The project distinguishes itself through a high-performance execution model that utilizes column-major storage, SIMD-aligned memory allocation, and a thread-pool for parallel computations. It employs a visitor-based algorithm dispatch system and policy-driven transformations to decouple data processing logic f
Extracts datapoints at a regular interval as a new data structure or a reference view.