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Awesome GitHub RepositoriesCloud Database ETL
Tools for extracting, transforming, and loading data between local memory and cloud-native databases.
Distinct from Vector Database ETL Tools: Distinct from Vector Database ETL: covers a broad range of AWS databases like DynamoDB, RDS, and Timestream, not just vector stores.
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- awslabs/aws-data-wrangler
awslabs/aws-data-wrangler
4,107GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक AWS pandas एकीकरण लाइब्रेरी और डेटा पाइपलाइन फ्रेमवर्क है जिसे स्थानीय मेमोरी और AWS स्टोरेज और एनालिटिक्स सेवाओं के बीच डेटा की आवाजाही और रूपांतरण को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक क्लाउड डेटा लेक टूलकिट और स्टोरेज फाइल मैनेजर के रूप में कार्य करता है, जो उपयोगकर्ताओं को विभिन्न क्लाउड वातावरणों में संरचित डेटा को पढ़ने, लिखने और बदलने की अनुमति देता है। लाइब्रेरी एक डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूट ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में खुद को अलग करती है जो EMR जैसे वातावरण में क्लस्टर्स को प्रबंधित करने में सक्षम है ताकि उन डेटासेट्स को प्रोसेस किया जा सके जो एक मशीन की मेमोरी सीमा से अधिक हैं। यह वेक्टर इंडेक्स को प्रबंधित करने और क्लाउड स्टोरेज बकेट्स के भीतर समानता खोज (similarity searches) करने के लिए विशेष क्षमताएं भी प्रदान करती है। इसकी व्यापक क्षमता सतह DynamoDB, RDS और Timestream जैसी सेवाओं के लिए क्लाउड डेटाबेस ETL, और AWS Glue के माध्यम से क्लाउड डेटा कैटलॉग प्रबंधन को कवर करती है। यह Athena और Redshift के माध्यम से सर्वरलेस डेटा एनालिटिक्स का समर्थन करती है, और S3 ऑब्जेक्ट्स को प्रबंधित करने, OpenSearch में दस्तावेजों को इंडेक्स करने और CloudWatch लॉग्स का विश्लेषण करने के लिए यूटिलिटीज प्रदान करती है।
Enables efficient movement of structured data between pandas and AWS databases including DynamoDB, RDS, and Timestream.
Python
