awesome-repositories.com
Blog
awesome-repositories.com

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

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

2 repository-uri

Awesome GitHub RepositoriesDirect Data Loaders

Methods for reading datasets directly into cluster memory to avoid network overhead.

Distinct from In-Memory Data Loading: Focuses on direct cluster loading, distinct from general in-memory loading.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Direct Data Loaders. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Direct Data Loaders GitHub Repositories

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

    dask/dask

    13,746Vezi pe GitHub↗

    Dask este un framework de calcul paralel și un scheduler de sarcini distribuit conceput pentru a scala fluxurile de lucru de știința datelor în Python de la mașini individuale la clustere mari. Acesta funcționează ca un manager de resurse de cluster care orchestrează logica computațională prin reprezentarea sarcinilor și a dependențelor acestora sub formă de grafuri aciclice direcționate. Această arhitectură permite sistemului să automatizeze distribuția sarcinilor de lucru pe hardware-ul disponibil, gestionând în același timp cerințe complexe de execuție. Proiectul se distinge printr-un motor de evaluare leneșă (lazy) care amână operațiunile pe date până când sunt solicitate explicit, permițând optimizarea globală a grafului și alocarea eficientă a resurselor. Acesta încorporează „spilling” de date conștient de memorie pentru a preveni blocarea sistemului la procesarea seturilor de date care depășesc memoria disponibilă și utilizează fuziunea grafului de sarcini pentru a combina secvențe de operațiuni în pași de execuție unici, minimizând overhead-ul de programare și comunicarea între noduri. Platforma oferă o suprafață cuprinzătoare de capabilități pentru analiza datelor la scară largă, inclusiv suport pentru învățare automată distribuită, integrare cu calcul de înaltă performanță și procesare paralelă a datelor. Oferă instrumente extinse pentru gestionarea ciclului de viață al clusterului, profilarea performanței și monitorizarea în timp real a execuției sarcinilor. Utilizatorii pot implementa aceste medii pe diverse infrastructuri, inclusiv hardware local, furnizori de cloud, sisteme containerizate și clustere de calcul de înaltă performanță.

    Reads datasets directly into the cluster to avoid network overhead and memory issues caused by embedding large local objects.

    Pythondasknumpypandas
    Vezi pe GitHub↗13,746
  • petyosi/react-virtuosoAvatar petyosi

    petyosi/react-virtuoso

    6,348Vezi pe GitHub↗

    React Virtuoso is a React component library for rendering large datasets efficiently through virtualized lists, grids, tables, and chat interfaces. It automatically measures variable-height items at runtime, computes accurate scroll offsets without requiring fixed sizes, and renders only the items within the visible viewport plus a configurable buffer zone. The library manages scroll position through a state machine that tracks direction, position, and anchor items to handle auto-scroll, sticky headers, and bidirectional loading. The library distinguishes itself with specialized components fo

    Provides scroll-triggered data loading for endless scrolling and bidirectional fetching in virtualized lists.

    TypeScriptchatcomponent-libraryfeed
    Vezi pe GitHub↗6,348
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. In-Memory Data Loading
  4. Direct Data Loaders

Explorează sub-etichetele

  • Scroll-Triggered Data LoadersLoads additional data automatically when the user scrolls to a boundary, supporting endless scrolling and bidirectional fetching. **Distinct from Direct Data Loaders:** Distinct from Direct Data Loaders: triggered by scroll position rather than direct cluster memory loading.