5 रिपॉजिटरी
Official client libraries implemented in multiple programming languages to provide a consistent interface to a data store.
Distinguishing note: None of the candidates cover the provision of specialized, multi-language database client SDKs.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching data & databases · Multi-Language Client Libraries. Refine with filters or upvote what's useful.
FoundationDB is an ACID-compliant distributed transactional key-value store. It functions as a scalable database engine that ensures strict serializability and data consistency across a cluster of servers using a shared-nothing architecture. The system is distinguished by its multi-region replication capabilities, allowing data to be synchronized across different datacenters for high availability and disaster recovery. It utilizes optimistic concurrency control to manage distributed transactions and employs a majority-based coordination system to maintain cluster state. The platform provides
Provides specialized client libraries across various programming languages to connect applications to the data store.
This project is a collection of learning resources and instructional guides for implementing asynchronous messaging patterns using RabbitMQ. It provides a series of tutorials and runnable code examples focused on the Advanced Message Queuing Protocol to help users decouple services via a message broker. The resources cover practical implementation patterns including request-reply, pub-sub, and stream processing. These guides demonstrate how to use official client libraries to balance worker loads, route messages across multiple consumers in a distributed system, and deploy high availability b
Provides official client libraries for multiple programming languages to interact with the message broker.
Hazelcast is a distributed data platform that combines an in-memory data grid with a stream processing engine to support real-time analytics and event-driven applications. It functions as a partitioned, distributed key-value store that replicates data across cluster nodes to provide low-latency access and high availability. The platform also serves as a distributed SQL query engine, allowing users to execute standard SQL statements against both in-memory datasets and external data sources. What distinguishes Hazelcast is its use of a distributed consensus subsystem to maintain strongly consis
Provides standardized interfaces and binary protocols that allow external applications to interact with the cluster using various programming languages.
ReactiveSearch Lucene-आधारित, वेक्टर और फ़ैसेटेड सर्च इंटरफेस बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए डिक्लेरेटिव फ्रेमवर्क्स और UI टूलकिट्स का एक सूट है। यह पूर्व-निर्मित React और Vue कंपोनेंट्स का एक संग्रह प्रदान करता है जो वेब फ्रंटएंड्स को सर्च इंडेक्स से जोड़ते हैं, जो इंटरैक्टिव सर्च बार, परिणाम सूचियों और जटिल फ़िल्टरिंग सिस्टम के निर्माण की सुविधा प्रदान करते हैं। यह प्रोजेक्ट एक वेक्टर सर्च इंटरफेस और सिमेंटिक समानता क्षमताओं के माध्यम से खुद को अलग बनाता है, जिसमें स्रोत उद्धरणों के साथ AI-संचालित प्राकृतिक भाषा उत्तर जनरेशन शामिल है। यह एक रिएक्टिव कंपोनेंट मॉडल को नियोजित करता है जहाँ फ़िल्टर्स और सर्च स्टेट्स को एक साझा मैनेजर के माध्यम से सिंक्रोनाइज़ किया जाता है, जिससे एक कंपोनेंट में चयन दूसरों में उपलब्ध विकल्पों को अपडेट करने और डीप-लिंकिंग के लिए URL क्वेरी स्ट्रिंग्स में वर्तमान स्टेट को सीरियलाइज़ करने की अनुमति देता है। यह प्लेटफ़ॉर्म न्यूमेरिक रेंज और सिंगल-सिलेक्शन फ़िल्टर्स के साथ फ़ैसेटेड नेविगेशन, भौगोलिक डेटा मैपिंग और चार्ट्स और प्लॉट्स को रेंडर करने के लिए एक इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन किट सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। इसमें सर्च प्रासंगिकता ट्यूनिंग, परिणाम सॉर्टिंग, पेजिनेशन और परिणाम सेट को CSV या JSON डॉक्यूमेंट्स के रूप में एक्सपोर्ट करने की क्षमता के लिए टूल्स भी शामिल हैं। बैकएंड कनेक्टिविटी को एक प्रदाता-आधारित एब्स्ट्रैक्शन लेयर और एक डिक्लेरेटिव क्वेरी मैपिंग सिस्टम के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है जो बिज़नेस लॉजिक को यूजर इंटरफेस से अलग करता है।
Provides dedicated client libraries in multiple programming languages to retrieve and manage data from search APIs.
Serving मशीन लर्निंग मॉडल को प्रोडक्शन सेवाओं के रूप में डिप्लॉय और स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक उच्च-प्रदर्शन फ्रेमवर्क है। यह एक वितरित इन्फरेंस इंजन के रूप में कार्य करता है जो कई मॉडलों को निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ़ में जोड़कर जटिल डेटा प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो के निष्पादन को सक्षम बनाता है। यह प्लेटफ़ॉर्म प्रोडक्शन मॉडल लाइफसाइकिल को प्रबंधित करने की अपनी क्षमता के माध्यम से खुद को अलग बनाता है, जो हॉट-स्वैपेबल वर्ज़निंग की अनुमति देता है जो डाउनटाइम के बिना सेवाओं को अपडेट करता है। यह वितरित मॉडल शार्डिंग के माध्यम से क्षैतिज स्केलिंग का समर्थन करता है और विशेष स्पार्स पैरामीटर लुकअप संरचनाओं के माध्यम से उच्च-आयामी डेटा पुनर्प्राप्ति को ऑप्टिमाइज़ करता है। सिस्टम प्रोडक्शन वातावरण के लिए क्षमताओं का एक व्यापक सूट प्रदान करता है, जिसमें हार्डवेयर-त्वरित इन्फरेंस निष्पादन, बहु-भाषा रिमोट प्रोसीजर कॉल इंटरफ़ेस और एकीकृत सेवा निगरानी शामिल है। यह मॉडल डिप्लॉयमेंट की सुरक्षा के लिए अनुरोध प्रमाणीकरण और एन्क्रिप्टेड संचार चैनलों जैसी सुरक्षा सुविधाएँ भी शामिल करता है।
Provides native client libraries across multiple programming languages to simplify interaction with deployed models.