3 repository-uri
Calculations of statistical aggregates such as sums, averages, and extremas across asynchronous data sequences.
Distinct from Numeric Aggregations: Candidates focus on database-level sums or GPU acceleration; this is about functional aggregation of a non-blocking stream.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Stream Mathematical Aggregations. Refine with filters or upvote what's useful.
Reactor Core este un toolkit de programare reactivă și o fundație non-blocking pentru compunerea pipeline-urilor de date asincrone pe JVM. Servește drept framework de procesare a fluxurilor asincrone și sistem de gestionare a backpressure-ului, permițând dezvoltatorilor să transforme, filtreze și combine secvențe de evenimente în timp ce reglează fluxul de date între producători și consumatori pentru a preveni epuizarea resurselor. Biblioteca se diferențiază printr-un sistem sofisticat de programare a concurenței și control al fluxului bazat pe cerere. Decuplează procesarea semnalelor de firele de execuție specifice folosind un registru de scheduler și oferă mecanisme pentru propagarea metadatelor imutabile conștiente de context peste limitele asincrone. De asemenea, dispune de instrumente specializate pentru capturarea urmelor la momentul asamblării și programarea timpului virtual pentru a facilita testarea operatorilor bazați pe timp. Proiectul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv procesarea funcțională a datelor pentru agregarea și windowing-ul secvențelor, o varietate de strategii de recuperare a erorilor precum reîncercările cu backoff exponențial și utilitare pentru a conecta API-urile legacy de tip callback sau sincrone în fluxuri reactive. Oferă, de asemenea, instrumente pentru monitorizarea pipeline-ului și o suită de instrumente de testare pentru verificarea secvențelor de semnale.
Calculates sums, averages, minimums, and maximums across streams of numeric data.
RxGo este o bibliotecă de programare reactivă funcțională și o implementare a ReactiveX pentru limbajul Go. Servește ca un toolkit de procesare a fluxurilor asincrone conceput pentru a coordona programele bazate pe evenimente și fluxurile de date folosind modelul observabil. Biblioteca permite construirea de pipeline-uri de procesare asincronă care transformă, filtrează și combină secvențe de evenimente. Se remarcă prin utilizarea operatorilor funcționali pentru a compune aceste pipeline-uri și oferă mecanisme pentru gestionarea execuției concurente. Toolkit-ul acoperă o gamă largă de capabilități de orchestrare a fluxurilor, inclusiv agregarea datelor, combinarea multi-flux și conversia fluxurilor în structuri de date statice. Include suport integrat pentru recuperarea erorilor, controlul backpressure-ului pentru a regla vitezele de producție a datelor și worker pooling pentru paralelizarea procesării pe nucleele CPU.
Calculates statistical aggregates such as sums, averages, and counts across asynchronous data sequences.
RxPY este o bibliotecă de programare reactivă funcțională și o bibliotecă de tip ReactiveX observable pentru Python. Acesta servește drept procesor de fluxuri asincrone și framework de coordonare bazat pe evenimente, utilizat pentru a construi pipeline-uri de date care reacționează la schimbările de stare sau la fluxurile de evenimente în timp. Biblioteca oferă un set de instrumente pentru compunerea programelor asincrone și bazate pe evenimente folosind secvențe observabile și operatori. Se distinge prin utilizarea de schedulere configurabile pentru a gestiona concurența, sincronizarea și ciclurile de viață ale abonamentelor. Proiectul acoperă o gamă largă de capabilități de procesare a fluxurilor, inclusiv agregarea, filtrarea și combinarea datelor. Oferă mecanisme pentru difuzarea evenimentelor, buffering-ul secvențelor și gestionarea erorilor, precum și instrumente pentru coordonarea fluxurilor observabile cu bucle de evenimente asincrone. Testarea și asigurarea calității sunt susținute prin simularea timpului virtual, modelarea cu diagrame marble și verificarea emisiilor.
Computes statistical aggregates such as sums, averages, and counts across asynchronous data sequences.