7 रिपॉजिटरी
Generation of quantile sketches to approximate value distributions in large datasets.
Distinct from Distributed Data Processing: Distinct from Distributed Data Processing: focuses on statistical sketching for distribution analysis rather than general data scaling.
Explore 7 awesome GitHub repositories matching data & databases · Distribution Sketching. Refine with filters or upvote what's useful.
Presto is a distributed SQL query engine designed for high-performance analytical processing across heterogeneous data sources. It functions as a data federation platform and massively parallel processing engine, allowing users to execute interactive queries against diverse storage systems without requiring data migration. By mapping remote metadata and structures to a unified relational namespace, it enables seamless cross-platform analysis through a standard SQL interface. The engine distinguishes itself through a pluggable connector architecture and a shared-nothing distributed processing
Generates quantile sketches to approximate the distribution of values for efficient rank calculation.
ToonCrafter is a model that combines latent diffusion, reference-based colorization, and sketch-guided control for cartoon animation and interpolation. It functions as a cartoon video interpolation model, a reference-based colorization model, and a sketch-guided animation tool, all built on a latent diffusion animation framework. The project distinguishes itself by integrating three core capabilities into a single pipeline: generating smooth intermediate frames between two cartoon images using diffusion-based priors, transferring color and style from a reference image onto black-and-white ske
Ships a pipeline that uses sparse sketch outlines to steer the interpolation process and shape resulting video frames.
OpenTSDB एक डिस्ट्रीब्यूटेड टाइम सीरीज़ डेटाबेस और मेट्रिक्स इंजन है जिसे उच्च-कार्डिनैलिटी सिस्टम मेट्रिक्स की विशाल मात्रा को संग्रहीत और प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक डेटा स्टोर और एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म के रूप में कार्य करता है जो डिस्ट्रीब्यूटेड क्लस्टर में बड़े पैमाने पर मेट्रिक अंतर्ग्रहण और इंफ्रास्ट्रक्चर परफॉरमेंस निगरानी को सक्षम बनाता है। यह सिस्टम एक डिस्ट्रीब्यूटेड स्टोरेज एब्स्ट्रैक्शन के माध्यम से खुद को अलग करता है जो HBase, Cassandra और Google Bigtable जैसे कई बैकएंड्स का समर्थन करता है। यह टाइम सीरीज़ को व्यवस्थित करने के लिए एक पदानुक्रमित मेट्रिक ट्री का उपयोग करता है और स्टोरेज फुटप्रिंट्स को कम करने और टैग्ड मेट्रिक्स के लिए लुकअप्स को तेज करने के लिए संख्यात्मक पहचानकर्ता इंडेक्सिंग का उपयोग करता है। यह प्रोजेक्ट डिस्ट्रीब्यूटेड पर्सेंटाइल गणना और डाउनसैंपलिंग के साथ टाइम सीरीज़ डेटा विश्लेषण, साथ ही व्यापक मेटाडेटा प्रबंधन सहित व्यापक क्षमता क्षेत्रों को कवर करता है। यह डेटा अंतर्ग्रहण और क्वेरी के लिए API एकीकरण, परफॉरमेंस ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए ऑफ-हीप कैशिंग और डेटा अखंडता ऑडिटिंग और विसंगति विश्लेषण के लिए टूल्स प्रदान करता है। यह सिस्टम डेटाबेस प्रशासन और मेट्रिक ट्री सिंक्रोनाइज़ेशन के लिए कमांड-लाइन इंटरफेस के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है।
Computes accurate percentiles across distributed data sources using histograms and sketches.
Micrometer एक डायमेंशनल मेट्रिक्स लाइब्रेरी और एप्लिकेशन मेट्रिक्स फैकेड है जो प्रदर्शन डेटा रिकॉर्ड करने के लिए एक वेंडर-न्यूट्रल इंटरफ़ेस प्रदान करती है। यह एप्लिकेशन इंस्ट्रूमेंटेशन को विशिष्ट ऑब्जर्वेबिलिटी बैकएंड से डीकूपल करती है, जिससे दानेदार विश्लेषण के लिए की-वैल्यू टैग का उपयोग करके काउंटर, गेज और टाइमर रिकॉर्ड करने की अनुमति मिलती है। इस प्रोजेक्ट में बैकएंड एडेप्टर का एक सिस्टम है जो इंस्ट्रूमेंटेड डेटा को विभिन्न बाहरी निगरानी टूल्स में बदलता और रूट करता है। इसमें विभिन्न निगरानी प्रणालियों में पोर्टेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए नाम सामान्यीकरण और उन बैकएंड के लिए पदानुक्रमित प्रारूपों में डायमेंशनल डेटा को मैप करने की क्षमता शामिल है जो टैग का समर्थन नहीं करते हैं। लाइब्रेरी में रजिस्ट्री प्रबंधन, मेट्रिक प्रकार परिभाषाओं और अत्यधिक अद्वितीय टैग संयोजनों से एप्लिकेशन मेमोरी की सुरक्षा के लिए कार्डिनैलिटी नियंत्रण के लिए व्यापक क्षमताएं शामिल हैं। यह JVM सिस्टम इंटरनल्स के लिए पूर्व-कॉन्फ़िगर इंस्ट्रूमेंटेशन भी प्रदान करती है, जिसमें गारबेज कलेक्शन, प्रोसेसर उपयोग और थ्रेड पूल शामिल हैं।
Computes histograms and percentiles locally before shipping aggregated data to a monitoring backend.
This project is a Chinese localization repository and technical translation project designed to make concise programming projects and technical documentation accessible to Chinese speakers. It provides a collection of translated resources and curated mappings of computer science terminology to ensure consistent translation of technical concepts. The project implements a software localization workflow that converts English-language technical guides and codebase documentation into Chinese. This process utilizes a technical glossary resource and a resource-driven localization model to maintain t
Produces numerical solutions for complex distributions via large-scale sampling simulations.
Kvrocks एक डिस्क-आधारित NoSQL डेटाबेस और वितरित की-वैल्यू स्टोर है जो बड़े डेटासेट को भौतिक डिस्क पर बनाए रखने के लिए RocksDB स्टोरेज इंजन का लाभ उठाता है। इसे Redis-संगत डेटाबेस होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो मौजूदा क्लाइंट लाइब्रेरी और टूल के साथ इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए मानक Redis संचार प्रोटोकॉल का उपयोग करता है। यह प्रोजेक्ट डिस्क-पर्सिस्टेंट स्टोरेज मॉडल को उन्नत पुनर्प्राप्ति क्षमताओं के साथ जोड़कर खुद को अलग करता है, जिसमें k-नियरेस्ट नेबर क्वेरी के लिए वेक्टर सर्च, फुल-टेक्स्ट सर्च इंडेक्सिंग और जियोस्पेशियल क्वेरी निष्पादन शामिल है। यह क्षैतिज स्केलिंग और उच्च उपलब्धता को सक्षम करने के लिए स्लॉट-आधारित डेटा वितरण और टोपोलॉजी प्रबंधन के साथ वितरित क्लस्टरिंग का समर्थन करता है। सिस्टम JSON दस्तावेजों, स्ट्रीम, सॉर्टेड सेट्स, हैश मैप्स और बिटमैप्स सहित डेटा स्टोरेज प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह परमाणु लेनदेन (atomic transactions), लॉग-आधारित प्रतिकृति, और कार्डिनैलिटी अनुमान और सदस्यता जांच के लिए संभाव्य डेटा संरचनाओं जैसे व्यापक डेटा प्रबंधन टूल प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, इसमें सर्वर-साइड स्क्रिप्टिंग, पब/सब मैसेजिंग और सर्वर स्वास्थ्य और स्टोरेज इंजन प्रदर्शन के लिए विस्तृत मॉनिटरिंग शामिल है।
Uses t-digest sketches to provide real-time approximations of quantiles and value distributions for analytics.
Kvrocks एक वितरित की-वैल्यू स्टोर और Redis-संगत NoSQL डेटाबेस है। यह डिस्क-आधारित पर्सिस्टेंस प्रदान करने के लिए RocksDB स्टोरेज इंजन का उपयोग करता है, जो इन-मेमोरी सिस्टम की तुलना में कम मेमोरी लागत के साथ उच्च-क्षमता वाले डेटा स्टोरेज की अनुमति देता है। यह सिस्टम एक वेक्टर डेटाबेस और फुल-टेक्स्ट सर्च इंजन के रूप में कार्य करता है, जो वेक्टर एम्बेडिंग पर नियरेस्ट-नेबर सर्च और टेक्स्ट मैचिंग के माध्यम से जटिल दस्तावेज़ क्वेरी का समर्थन करता है। यह डेटा वितरित करने और कई नोड्स में क्षमता को स्केल करने के लिए स्लॉट-आधारित रूटिंग के साथ एक प्रॉक्सीलेस क्लस्टर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। यह प्लेटफॉर्म JSON दस्तावेज़ प्रबंधन, टाइम-सीरीज़ डेटा और रीयल-टाइम स्ट्रीम प्रोसेसिंग सहित डेटा प्रबंधन क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह जियोस्पेशियल क्वेरीइंग, सेकेंडरी इंडेक्सिंग और क्वेरी प्लान विश्लेषण के माध्यम से उन्नत सर्च और इंडेक्सिंग प्रदान करता है, साथ ही मेमोरी-कुशल कार्डिनैलिटी और सदस्यता अनुमान के लिए संभाव्य डेटा स्केचिंग प्रदान करता है। अतिरिक्त परिचालन सुविधाओं में परमाणु लेनदेन, पब/सब मैसेजिंग और मल्टी-टेनेंट वातावरण के लिए नेमस्पेस डेटा आइसोलेशन शामिल है।
Uses sketch-based algorithms to efficiently estimate ranks and quantiles of observation distributions.