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
·

1 repository

Awesome GitHub RepositoriesLoaded Data Validation

Verification of data capture accuracy using row counts and schema checks via dashboards.

Distinct from Data Quality Validators: Distinct from Data Quality Validators: focuses specifically on the validation of data after it has been loaded into the destination.

Explore 1 awesome GitHub repository matching testing & quality assurance · Loaded Data Validation. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Loaded Data Validation GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • dlt-hub/dltAvatar dlt-hub

    dlt-hub/dlt

    5,472Vezi pe GitHub↗

    dlt este un instrument de ingestie a datelor Python și un framework de pipeline ETL conceput pentru a prelua date din surse diverse și a le persista în destinații structurate. Funcționează ca un motor de inferență a schemei care detectează automat tipurile de date și aplatizează structurile JSON imbricate în tabele relaționale, mutând datele din surse către lakehouse-uri, depozite de date sau baze de date vectoriale. Proiectul se distinge prin generarea de pipeline-uri bazată pe AI, utilizând modele lingvistice mari pentru a crea codul de extracție și conectorii pentru API-urile REST. De asemenea, suportă stocarea vectorială multimodală și popularea specializată a bazelor de date vectoriale pentru a susține aplicațiile AI și machine learning. Framework-ul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv evoluția automată a schemei, încărcarea incrementală a datelor prin urmărirea stării și validarea calității datelor prin aplicarea contractelor de date. Oferă instrumente pentru normalizarea datelor relaționale, transformări pre- și post-încărcare și o varietate de adaptoare de destinație pentru baze de date SQL și stocare de obiecte în cloud. Observabilitatea este gestionată prin dashboard-uri de execuție a pipeline-ului, urmărirea lineage-ului coloanelor și verificarea versiunii schemei folosind hash-uri bazate pe conținut.

    Verifies that data is captured accurately by checking row counts and schema correctness via integrated dashboards.

    Pythondatadata-engineeringdata-lake
    Vezi pe GitHub↗5,472
  1. Home
  2. Testing & Quality Assurance
  3. Data Quality Validators
  4. Loaded Data Validation