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
·

2 repository-uri

Awesome GitHub RepositoriesDataset Reshaping Operations

Operations for aggregating, validating, and modifying the structure of datasets within a pipeline.

Distinct from Data Operation Pipelines: Distinct from general data operation pipelines by focusing on the specific act of reshaping and aggregating rows.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Dataset Reshaping Operations. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Dataset Reshaping Operations GitHub Repositories

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

    pentaho/pentaho-kettle

    8,353Vezi pe GitHub↗

    Pentaho Kettle este o platformă enterprise de integrare a datelor ETL, concepută pentru a extrage, transforma și încărca date între surse disparate și baze de date țintă. Funcționează ca un orchestrator bazat pe metadate care utilizează un designer vizual de flux de lucru pentru a crea și gestiona secvențe complexe de sarcini de date și pipeline-uri de transformare. Sistemul se distinge prin motorul său de procesare distribuită a datelor, care execută sarcinile de lucru pe clustere de noduri de server pentru a crește throughput-ul. Utilizează o arhitectură bazată pe plugin-uri, permițând extinderea platformei prin fișiere JAR externe pentru a oferi conectivitate către diverse baze de date și servicii cloud. Platforma acoperă o gamă largă de capabilități de integrare a datelor, inclusiv încărcarea în masă, gestionarea fișierelor la distanță și transformarea structurii datelor. Oferă instrumente pentru validarea calității datelor, automatizarea pipeline-urilor și gestionarea ciclului de viață al joburilor, alături de utilitare de monitorizare pentru urmărirea stării de sănătate a serverului și a stării de execuție în timp real.

    Reshapes datasets by aggregating rows, validating formats, and injecting metadata through a series of operations.

    Java
    Vezi pe GitHub↗8,353
  • parallel-js/parallel.jsAvatar parallel-js

    parallel-js/parallel.js

    3,245Vezi pe GitHub↗

    Parallel.js is a JavaScript library for running computational tasks concurrently across background worker threads and multi-core environments in browsers and Node. It wraps web worker management into a framework that offloads heavy computations without blocking the main event loop. The library initializes parallel jobs by wrapping serializable data in memory and configuring worker threads, execution timeouts, and synchronous fallback behavior. It supports mapping functions across datasets and reducing dataset values to scalar results by distributing work across separate threads. Operations ex

    Applies a given function to every element of a dataset concurrently by distributing work across separate worker threads.

    JavaScriptjavascriptnodeparallel
    Vezi pe GitHub↗3,245
  1. Home
  2. Software Engineering & Architecture
  3. Data Operation Pipelines
  4. Dataset Reshaping Operations