awesome-repositories.com

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

ExploreazăCăutări recomandateOpen-source alternativesSelf-hosted softwareBlogHartă site
ProiectDespreHow we rankPresăServer MCP
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·
awesome-repositories.comBlog
Categorii

4 repository-uri

Awesome GitHub RepositoriesEvent Stream Aggregators

Tools that collect and present a chronological stream of events from a specific API.

Distinct from GitHub API Aggregators: Focuses on the aggregation of event streams into a unified view rather than just metadata fetching.

Explore 4 awesome GitHub repositories matching data & databases · Event Stream Aggregators. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Event Stream Aggregators GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • devhubapp/devhubAvatar devhubapp

    devhubapp/devhub

    10,100Vezi pe GitHub↗

    Devhub is a cross-platform developer tool and event aggregator designed to monitor GitHub activities. It provides a unified interface for tracking issues, notifications, and user actions across multiple repositories, consolidating these updates into a single view to reduce notification clutter. The application utilizes a multi-column dashboard for organizing data streams via customizable filters and saved searches. This interface allows for the management of review queues, the monitoring of specific user actions, and the display of notification context without requiring navigation to the sour

    Collects repository updates and user actions into a single view to reduce notification clutter.

    TypeScript
    Vezi pe GitHub↗10,100
  • apache/pinotAvatar apache

    apache/pinot

    6,098Vezi pe GitHub↗

    Pinot is a distributed, columnar analytical database designed for high-concurrency, low-latency query processing. It functions as a real-time OLAP datastore, enabling interactive, user-facing analytics by ingesting and querying massive datasets from both streaming and batch sources. The system architecture relies on a centralized controller for cluster coordination and a distributed segment-based storage model to ensure horizontal scalability. The platform distinguishes itself through a hybrid ingestion pipeline that unifies real-time event streams and historical batch data into a single quer

    Consumes events from streaming sources to create a unified, queryable SQL view across microservice architectures.

    Java
    Vezi pe GitHub↗6,098
  • square/cubeAvatar square

    square/cube

    3,878Vezi pe GitHub↗

    Cube is a time-series analytics platform and event data store designed for real-time performance monitoring. It functions as a metrics engine that ingests timestamped event streams and persists raw logs to enable the computation of statistical summaries, quantiles, and histograms. The system distinguishes itself through a reactive processing model that automatically invalidates metric caches when new events arrive, ensuring query results remain current. It supports both real-time event streaming via persistent connections and the calculation of post hoc statistics from stored event sets. The

    Converts raw event streams into aggregate statistics, quantiles, and histograms for high-level system observation.

    JavaScript
    Vezi pe GitHub↗3,878
  • bluesky-social/indigoAvatar bluesky-social

    bluesky-social/indigo

    1,357Vezi pe GitHub↗

    Indigo este un framework și toolkit bazat pe Go, conceput pentru construirea, găzduirea și scalarea serviciilor în ecosistemul AT Protocol. Acesta oferă infrastructura fundamentală pentru rețelele sociale descentralizate, permițând dezvoltatorilor să implementeze servicii de relay, să gestioneze repository-uri de utilizatori semnate criptografic și să gestioneze rezoluția identității în medii federate. Proiectul se distinge printr-o arhitectură robustă care decuplează găzduirea conținutului de descoperire, permițând moderarea independentă și generarea algoritmică a feed-urilor. Utilizează stocarea adresată prin conținut și structuri de repository bazate pe arbori Merkle pentru a asigura integritatea datelor, în timp ce generarea schemei bazată pe lexicon creează automat structuri type-safe pentru comunicarea între servicii. Prin maparea handle-urilor lizibile pentru oameni la identificatori descentralizați, sistemul menține proprietatea verificabilă a utilizatorului și portabilitatea contului între furnizorii de găzduire independenți. Dincolo de identitatea sa de bază, proiectul acoperă o suprafață cuprinzătoare pentru gestionarea stării distribuite, inclusiv streaming-ul de evenimente în timp real, sincronizarea și moderarea automatizată. Oferă instrumente extinse pentru simularea activității rețelei, telemetrie operațională și indexarea fluxurilor de date globale. Framework-ul este conceput pentru medii de producție, oferind opțiuni de deployment containerizat și endpoint-uri de diagnosticare pentru a monitoriza sănătatea sincronizării și performanța sistemului.

    Collects and streams data records from multiple personal data servers into a unified feed for real-time network monitoring and indexing.

    Goatprotoblueskydweb
    Vezi pe GitHub↗1,357
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Data Processing Pipelines
  4. Data Transformation
  5. Data Aggregation Tools
  6. GitHub API Aggregators
  7. Event Stream Aggregators

Explorează sub-etichetele

  • Aggregate Store BuildersSystems that consume streaming events to create unified, queryable SQL views. **Distinct from Event Stream Aggregators:** Distinct from Event Stream Aggregators: focuses on building persistent, queryable SQL stores rather than just presenting event streams.
  • Statistical SummariesComputational tools for deriving quantiles and histograms from event streams. **Distinct from Event Stream Aggregators:** Distinct from Event Stream Aggregators by focusing on the specific statistical outputs (quantiles, histograms) rather than just chronological stream consolidation.