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1 dépôt

Awesome GitHub RepositoriesAnalytical Query Workflows

Orchestrating the flow of data from cloud query services into analytical dataframes.

Distinct from Big Data Workflow Management: Distinct from Big Data Workflow Management: focuses on the specific analytical pattern of querying and loading into dataframes, not Hadoop cluster management.

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Awesome Analytical Query Workflows GitHub Repositories

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  • aws/aws-sdk-pandasAvatar de aws

    aws/aws-sdk-pandas

    4,107Voir sur GitHub↗

    aws-sdk-pandas est une bibliothèque Python qui intègre les dataframes pandas avec les services AWS, agissant comme un outil ETL de données cloud et un connecteur de lac de données. Elle fournit une interface unifiée pour déplacer et transformer les données entre des dataframes en mémoire et le stockage cloud, les bases de données et les entrepôts de données. Le projet se distingue comme un orchestrateur de calcul distribué capable de soumettre des charges de travail basées sur pandas à des clusters EMR et des environnements de traitement sans serveur. Il se spécialise davantage dans la coordination du traitement de données distribué via l'initialisation de clusters Ray pour gérer des jeux de données qui dépassent la mémoire d'une seule machine. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités, incluant la gestion du stockage d'objets pour S3, l'exécution de requêtes SQL pour Athena et Redshift, et l'intégration avec des bases de données NoSQL, graphes et séries temporelles. Elle inclut également des utilitaires pour la gestion des métadonnées via le catalogue Glue, l'indexation de données OpenSearch et la gestion des actifs de business intelligence dans QuickSight. La fonctionnalité supplémentaire inclut la récupération de secrets, l'analyse des journaux CloudWatch et la gestion des ensembles de règles de qualité des données.

    Facilitates workflows for querying Athena, Redshift, or OpenSearch and loading results into dataframes for analysis.

    Pythonamazon-athenaamazon-sagemaker-notebookapache-arrow
    Voir sur GitHub↗4,107
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