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
·

3 repository-uri

Awesome GitHub RepositoriesStream Aggregation

Collecting all emitted elements of a stream into a single summary result or tuple.

Distinct from Stream Element Limiting: Focuses on terminal aggregation of stream data, distinct from element limiting or simple mapping.

Explore 3 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Stream Aggregation. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Stream Aggregation GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • reactivex/rxkotlinAvatar ReactiveX

    ReactiveX/RxKotlin

    7,041Vezi pe GitHub↗

    RxKotlin is a reactive programming library and asynchronous stream processor that provides Kotlin language extensions for composing event-based data streams. It serves as a set of Kotlin bindings for RxJava, allowing developers to transform, filter, and flatten sequences of data emitted over time. The library focuses on integrating RxJava patterns into Kotlin projects by applying language-specific conventions and idioms. It utilizes extension functions to simplify reactive programming patterns, reduce boilerplate, and optimize workflows within the reactive ecosystem. The toolkit covers a bro

    Collects emitted stream elements into summarized data structures like maps or multimaps.

    Kotlinkotlinrxjava
    Vezi pe GitHub↗7,041
  • reactor/reactor-coreAvatar reactor

    reactor/reactor-core

    5,224Vezi pe GitHub↗

    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.

    Reduces a sequence of emitted elements into a single summary value, collection, or boolean result.

    Javaasynchronousflowflux
    Vezi pe GitHub↗5,224
  • zio/zioAvatar zio

    zio/zio

    4,347Vezi pe GitHub↗

    ZIO is a functional effect system for the JVM that models asynchronous and concurrent programs as pure, composable values with typed error handling and dependency injection. Its core identity is built on fiber-based concurrency, where lightweight, non-blocking fibers execute millions of concurrent tasks with structured lifecycle management, and a dual-channel error model that separates expected business failures from unexpected system defects at compile time. The system provides effect-typed dependency injection through a layer-based dependency graph, pull-based reactive stream processing with

    Groups stream elements into batches, balancing throughput and latency with configurable schedules.

    Scalaasynchronicityasynchronousasynchronous-programming
    Vezi pe GitHub↗4,347
  1. Home
  2. Software Engineering & Architecture
  3. Stream Aggregation

Explorează sub-etichetele

  • Synchronous AggregatorsTransducers that group stream elements into batches and emit them only when the transducer produces output. **Distinct from Stream Aggregation:** Distinct from Stream Aggregation: focuses on synchronous batching via transducers, not terminal collection of all elements.