awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

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

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

3 repositorios

Awesome GitHub RepositoriesStream Aggregation

Collecting all emitted elements of a stream into a single summary result or tuple.

Distinct from Stream Element Limiting: Focuses on terminal aggregation of stream data, distinct from element limiting or simple mapping.

Explore 3 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Stream Aggregation. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Stream Aggregation GitHub Repositories

Encuentra los mejores repositorios con IA.Buscaremos los repositorios que mejor coincidan usando IA.
  • reactivex/rxkotlinAvatar de ReactiveX

    ReactiveX/RxKotlin

    7,041Ver en GitHub↗

    RxKotlin is a reactive programming library and asynchronous stream processor that provides Kotlin language extensions for composing event-based data streams. It serves as a set of Kotlin bindings for RxJava, allowing developers to transform, filter, and flatten sequences of data emitted over time. The library focuses on integrating RxJava patterns into Kotlin projects by applying language-specific conventions and idioms. It utilizes extension functions to simplify reactive programming patterns, reduce boilerplate, and optimize workflows within the reactive ecosystem. The toolkit covers a bro

    Collects emitted stream elements into summarized data structures like maps or multimaps.

    Kotlinkotlinrxjava
    Ver en GitHub↗7,041
  • reactor/reactor-coreAvatar de reactor

    reactor/reactor-core

    5,224Ver en GitHub↗

    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.

    Reduces a sequence of emitted elements into a single summary value, collection, or boolean result.

    Javaasynchronousflowflux
    Ver en GitHub↗5,224
  • zio/zioAvatar de zio

    zio/zio

    4,347Ver en GitHub↗

    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

    Groups stream elements into batches, balancing throughput and latency with configurable schedules.

    Scalaasynchronicityasynchronousasynchronous-programming
    Ver en GitHub↗4,347
  1. Home
  2. Software Engineering & Architecture
  3. Stream Aggregation

Explorar subetiquetas

  • Synchronous AggregatorsTransducers that group stream elements into batches and emit them only when the transducer produces output. **Distinct from Stream Aggregation:** Distinct from Stream Aggregation: focuses on synchronous batching via transducers, not terminal collection of all elements.