awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectServer MCPDespreCum realizăm clasamentulPresă
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 repository

Awesome GitHub RepositoriesAnalytical Query Workflows

Orchestrating the flow of data from cloud query services into analytical dataframes.

Distinct from Big Data Workflow Management: Distinct from Big Data Workflow Management: focuses on the specific analytical pattern of querying and loading into dataframes, not Hadoop cluster management.

Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Analytical Query Workflows. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Analytical Query Workflows GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • aws/aws-sdk-pandasAvatar aws

    aws/aws-sdk-pandas

    4,107Vezi pe GitHub↗

    aws-sdk-pandas este o bibliotecă Python care integrează dataframe-urile pandas cu serviciile AWS, acționând ca un instrument ETL de date cloud și conector de data lake. Oferă o interfață unificată pentru a muta și transforma datele între dataframe-urile din memorie și stocarea cloud, bazele de date și depozitele de date. Proiectul se distinge ca un orchestrator de calcul distribuit capabil să trimită sarcini de lucru bazate pe pandas către clustere EMR și medii de procesare serverless. Se specializează în continuare în coordonarea procesării distribuite a datelor prin inițializarea clusterelor Ray pentru a gestiona seturi de date care depășesc memoria unei singure mașini. Biblioteca acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv gestionarea stocării obiectelor pentru S3, execuția interogărilor SQL pentru Athena și Redshift și integrarea cu baze de date NoSQL, graf și serii temporale. Include, de asemenea, utilitare pentru gestionarea metadatelor prin catalogul Glue, indexarea datelor OpenSearch și gestionarea activelor de business intelligence în QuickSight. Funcționalitatea suplimentară include recuperarea secretelor, analizarea log-urilor CloudWatch și gestionarea seturilor de reguli de calitate a datelor.

    Facilitates workflows for querying Athena, Redshift, or OpenSearch and loading results into dataframes for analysis.

    Pythonamazon-athenaamazon-sagemaker-notebookapache-arrow
    Vezi pe GitHub↗4,107
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Big Data Workflow Management
  4. Analytical Query Workflows