2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesAggregation Partitioning Controls
Settings for adjusting output partitions during grouping operations to balance memory and efficiency.
Distinct from Partitioning Algorithms: Distinct from Partitioning Algorithms: focuses on user-controlled partition sizing for aggregations rather than the underlying distribution logic.
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Awesome Aggregation Partitioning Controls GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- samber/lo
samber/lo
21,333GitHub पर देखेंThis library is a collection of generic utilities for the Go programming language designed to simplify the manipulation of slices and maps. It provides a functional toolkit that enables developers to perform data transformations, such as filtering, mapping, and reducing, while maintaining strict type safety through the use of language-level generics. The project distinguishes itself by offering a dual approach to data processing that balances functional programming patterns with performance-oriented execution. It supports both immutable functional pipelines for predictable state transitions a
Provides utilities for grouping, chunking, and partitioning complex data collections.
Goconstraintscontractfilterable - dask/dask
dask/dask
13,746GitHub पर देखेंDask एक पैरेलल कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क और डिस्ट्रीब्यूटेड टास्क शेड्यूलर है जिसे Python डेटा साइंस वर्कफ़्लो को सिंगल मशीनों से बड़े क्लस्टर्स तक स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक क्लस्टर रिसोर्स मैनेजर के रूप में कार्य करता है जो कार्यों और उनकी डिपेंडेंसी को डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ (DAGs) के रूप में प्रस्तुत करके कम्प्यूटेशनल लॉजिक को व्यवस्थित करता है। यह आर्किटेक्चर सिस्टम को जटिल निष्पादन आवश्यकताओं का प्रबंधन करते हुए उपलब्ध हार्डवेयर पर वर्कलोड के वितरण को स्वचालित करने की अनुमति देता है। यह प्रोजेक्ट एक लेज़ी इवैल्यूएशन इंजन के माध्यम से खुद को अलग करता है जो डेटा ऑपरेशन्स को तब तक स्थगित कर देता है जब तक कि उन्हें स्पष्ट रूप से अनुरोध न किया जाए, जिससे ग्लोबल ग्राफ ऑप्टिमाइज़ेशन और कुशल संसाधन आवंटन सक्षम होता है। इसमें उपलब्ध मेमोरी से अधिक डेटासेट को प्रोसेस करते समय सिस्टम क्रैश को रोकने के लिए मेमोरी-अवेयर डेटा स्पिलिंग शामिल है, और यह टास्क ग्राफ फ्यूजन का उपयोग ऑपरेशन्स के अनुक्रमों को एकल निष्पादन चरणों में संयोजित करने के लिए करता है, जिससे शेड्यूलिंग ओवरहेड और इंटर-नोड संचार कम हो जाता है। यह प्लेटफॉर्म बड़े पैमाने पर डेटा एनालिटिक्स के लिए एक व्यापक क्षमता सतह प्रदान करता है, जिसमें डिस्ट्रीब्यूटेड मशीन लर्निंग, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग एकीकरण, और पैरेलल डेटा प्रोसेसिंग के लिए समर्थन शामिल है। यह क्लस्टर लाइफसाइकिल मैनेजमेंट, परफॉरमेंस प्रोफाइलिंग, और टास्क निष्पादन की रीयल-टाइम मॉनिटरिंग के लिए व्यापक उपकरण प्रदान करता है। उपयोगकर्ता इन वातावरणों को स्थानीय हार्डवेयर, क्लाउड प्रदाताओं, कंटेनरीकृत सिस्टम, और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर्स सहित विविध बुनियादी ढांचे पर तैनात कर सकते हैं।
Adjusts the number of output partitions during grouping operations to balance memory usage and computational efficiency.
Pythondasknumpypandas
