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 RepositoriesCluster Data Persistence

Periodic writing of in-memory map data to local storage for full cluster recovery.

Distinct from Local Data Persistence: Distinct from Local Data Persistence: focuses on cluster-wide map data persistence for recovery rather than local AI index storage.

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

Awesome Cluster Data Persistence GitHub Repositories

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

    hazelcast/hazelcast

    6,570Vezi pe GitHub↗

    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

    Saves in-memory data to local storage periodically to enable full cluster recovery after a planned or unplanned shutdown.

    Javabig-datacachingdata-in-motion
    Vezi pe GitHub↗6,570
  • jerrylead/sparkinternalsAvatar JerryLead

    JerryLead/SparkInternals

    5,363Vezi pe GitHub↗

    SparkInternals este un ghid tehnic de referință și arhitectură care detaliază designul intern și implementarea motorului de calcul distribuit Apache Spark. Acesta servește drept studiu de analiză a motoarelor de big data, concentrându-se pe modul în care sistemul gestionează execuția în cluster și interacțiunea dintre nodurile driver, executori și workeri. Proiectul oferă o detaliere a modului în care planurile logice sunt convertite în etape de execuție fizică. Analizează în mod specific mecanica operațiunilor de shuffle a datelor, gestionarea memoriei și coordonarea programării joburilor distribuite. Documentația acoperă o gamă largă de capabilități de calcul distribuit, inclusiv planificarea execuției interogărilor, gestionarea dependențelor de date și strategii de caching în memorie. De asemenea, examinează distribuția sarcinilor, execuția paralelă și procesele utilizate pentru recuperarea în caz de eroare și persistența datelor.

    Writes partitioned output records to local disk files to ensure fault tolerance and reduce memory pressure.

    Vezi pe GitHub↗5,363
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Local Data Persistence
  4. Cluster Data Persistence