awesome-repositories.com
Blog
awesome-repositories.com

Descubre los mejores repositorios open-source con nuestra búsqueda potenciada por IA.

ExplorarBúsquedas curadasAlternativas open-sourceSoftware autohospedableBlogMapa del sitio
ProyectoAcerca deCómo clasificamosPrensaServidor MCP
Aviso legalPrivacidadTérminos
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 repositorio

Awesome GitHub RepositoriesBig Data Dependency Management

Automating the installation of software dependencies within distributed big data processing environments.

Distinct from Big Data Processing: None of the candidates cover the deployment/installation aspect of big data job integration; they focus on processing frameworks.

Explore 1 awesome GitHub repository matching devops & infrastructure · Big Data Dependency Management. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Big Data Dependency Management GitHub Repositories

Encuentra los mejores repositorios con IA.Buscaremos los repositorios que mejor coincidan usando IA.
  • aws/aws-sdk-pandasAvatar de aws

    aws/aws-sdk-pandas

    4,107Ver en GitHub↗

    aws-sdk-pandas es una librería de Python que integra dataframes de pandas con servicios de AWS, actuando como una herramienta ETL de datos en la nube y conector de data lake. Proporciona una interfaz unificada para mover y transformar datos entre dataframes en memoria y almacenamiento en la nube, bases de datos y almacenes de datos. El proyecto se distingue como un orquestador de cómputo distribuido capaz de enviar cargas de trabajo basadas en pandas a clusters EMR y entornos de procesamiento sin servidor. Se especializa además en coordinar el procesamiento de datos distribuido mediante la inicialización de clusters Ray para manejar datasets que exceden la memoria de una sola máquina. La librería cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo gestión de almacenamiento de objetos para S3, ejecución de consultas SQL para Athena y Redshift, e integración con bases de datos NoSQL, de grafos y de series temporales. También incluye utilidades para la gestión de metadatos a través del catálogo Glue, indexación de datos en OpenSearch y la gestión de activos de inteligencia de negocios en QuickSight. La funcionalidad adicional incluye la recuperación de secretos, el análisis de registros de CloudWatch y la gestión de conjuntos de reglas de calidad de datos.

    Installs necessary dependencies into distributed processing environments to support large-scale data pipelines.

    Pythonamazon-athenaamazon-sagemaker-notebookapache-arrow
    Ver en GitHub↗4,107
  1. Home
  2. DevOps & Infrastructure
  3. Big Data Dependency Management