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2 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesLakehouse Ingestion Pipelines

Specialized ingestion workflows that stream data into open table formats with exactly-once guarantees.

Distinct from Lakehouse Engines: Focuses on the ingestion phase into lakehouses, whereas Lakehouse Engines focuses on the query engine.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Lakehouse Ingestion Pipelines. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Lakehouse Ingestion Pipelines GitHub Repositories

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  • risingwavelabs/risingwaveAvatar de risingwavelabs

    risingwavelabs/risingwave

    9,093Voir sur GitHub↗

    RisingWave is a cloud-native streaming database and real-time analytics engine that uses standard SQL to process continuous data streams. It functions as a streaming data lakehouse, combining the capabilities of a streaming SQL database with a platform that integrates streaming ingestion with open table formats. The system is distinguished by its use of the PostgreSQL wire protocol, allowing it to integrate with existing SQL tools and drivers. It employs a decoupled compute and storage architecture, persisting streaming state and materialized views in cloud object storage to enable independen

    Streams data into open table formats with exactly-once delivery, automated compaction, and snapshot management.

    Rustapache-icebergdata-engineeringdatabase
    Voir sur GitHub↗9,093
  • dlt-hub/dltAvatar de dlt-hub

    dlt-hub/dlt

    5,472Voir sur GitHub↗

    dlt est un outil d'ingestion de données Python et un framework de pipeline ETL conçu pour récupérer des données depuis diverses sources et les persister dans des destinations structurées. Il fonctionne comme un moteur d'inférence de schéma qui détecte automatiquement les types de données et aplatit les structures JSON imbriquées en tables relationnelles, déplaçant les données des sources vers des lakehouses, des entrepôts ou des bases de données vectorielles. Le projet se distingue par une génération de pipeline alimentée par l'IA, utilisant de grands modèles de langage pour échafauder le code d'extraction et les connecteurs pour les API REST. Il prend également en charge le stockage vectoriel multimodal et la population spécialisée de bases de données vectorielles pour prendre en charge les applications d'IA et de machine learning. Le framework couvre un large éventail de capacités, incluant l'évolution automatique du schéma, le chargement incrémentiel de données via le suivi d'état et la validation de la qualité des données par l'application de contrats de données. Il fournit des outils pour la normalisation des données relationnelles, les transformations pré- et post-chargement, et une variété d'adaptateurs de destination pour les bases de données SQL et les magasins d'objets cloud. L'observabilité est gérée via des tableaux de bord d'exécution de pipeline, le suivi de lignage des colonnes et la vérification de version de schéma utilisant des hachages basés sur le contenu.

    Provides specialized ingestion workflows to persist data into lakehouse architectures like Delta Lake or Iceberg.

    Pythondatadata-engineeringdata-lake
    Voir sur GitHub↗5,472
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