parquet

QuestDB là một cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian hiệu suất cao, mã nguồn mở

Apache Arrow là định dạng cột phổ biến và bộ công cụ đa ngôn ngữ để trao đổi dữ liệu nhanh và phân tích trong bộ nhớ

Công cụ dữ liệu hiệu năng cao cho AI và khối lượng công việc đa thức (multimodal). Xử lý hình ảnh, âm thanh, video và dữ liệu có cấu trúc ở bất kỳ quy mô nào

Bản cài đặt Rust chính thức của Apache Arrow

Tạo các API đầy đủ tính năng cho các tập dữ liệu thay đổi chậm mà không cần viết một dòng mã nào.

Giải pháp thay thế Apache Spark thả nổi được viết bằng Rust, hợp nhất xử lý hàng loạt, xử lý luồng và khối lượng công việc AI đòi hỏi tính toán cao.

Apache Parquet Java

Công cụ kinh doanh thông minh nhanh nhất dành cho con người và agent.

Định dạng Apache Parquet

Parseable là một nền tảng khả năng quan sát hạ tầng hợp nhất, mã nguồn mở, được xây dựng bằng Rust trên kiến trúc data lake. Nó theo dõi nhật ký, số liệu, vết và sự kiện trên các ứng dụng, tác nhân và hệ thống, giúp giảm chi phí lưu trữ tới 90% thông qua việc nén dữ liệu đo đạc theo cột.

Apache Drill là một tầng truy vấn MPP phân tán dành cho dữ liệu tự mô tả.

Phân tích thời gian thực trên các bảng Postgres

Thư viện Petastorm hỗ trợ huấn luyện và đánh giá trên một máy đơn hoặc phân tán các mô hình học sâu từ tập dữ liệu định dạng Apache Parquet. Thư viện hỗ trợ các framework ML như Tensorflow, Pytorch và PySpark, có thể sử dụng từ mã nguồn Python thuần túy.

Broker tương thích với Apache Kafka® với S3, PostgreSQL, SQLite, Apache Iceberg và Delta Lake

Một giao diện SQL cho hơn 60 công cụ (ví dụ: GitHub, Notion, Airtable). Kết nối vào bất kỳ LLM nào thông qua MCP.

Tonbo là một cơ sở dữ liệu nhúng dành cho các môi trường thực thi serverless và edge.

cryo là cách dễ nhất để trích xuất dữ liệu blockchain sang parquet, csv, json hoặc python dataframe

Giải pháp thay thế Snowflake & Fivetran mã nguồn mở, tương thích với Postgres.

OLake - Công cụ replication Cơ sở dữ liệu, Kafka & S3 nhanh nhất sang Apache Iceberg với tính năng tối ưu hóa bảng (được gọi là OLake Fusion). ⚡ Thu nạp dữ liệu hiệu quả, nhanh chóng và có khả năng mở rộng cho phân tích thời gian thực. Các nguồn được hỗ trợ: Postgres, MongoDB, MySQL, Oracle, MSSql, DB2, Kafka, S3.

Quilt là Nền tảng Quản lý Dữ liệu Khoa học trên AWS giúp các nhóm và AI tìm kiếm, tin tưởng và tái sử dụng dữ liệu thông qua các gói dữ liệu có phiên bản sâu và giàu ngữ cảnh.

Ứng dụng desktop Windows đơn giản để xem và truy vấn tệp Apache Parquet

ClickBench: Điểm chuẩn dành cho các cơ sở dữ liệu phân tích

ADAM là nền tảng phân tích bộ gen với các định dạng file chuyên biệt được xây dựng bằng Apache Avro, Apache Spark và Apache Parquet. Cấp phép theo Apache 2.

Trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý tương tác, tốc độ cao trong Jupyter.

Trình phân tích tệp parquet cho javascript

Framework ETL cho .NET (Trình phân tích cú pháp / Trình ghi cho các tệp định dạng CSV, Flat, Xml, JSON, Key-Value, Parquet, Yaml, Avro)

Hơn 80 công cụ CLI cho DevOps & Dữ liệu - AWS, GCP, GCF Python Cloud Functions, Log Anonymizer, Spark, Hadoop, HBase, Hive, Impala, Linux, Docker, các bộ chuyển đổi & kiểm định dữ liệu Spark (Avro/Parquet/JSON/CSV/INI/XML/YAML), Travis CI, AWS CloudFormation, Elasticsearch, Solr, v.v.

Gói Go hiệu năng cao để đọc và ghi các tệp Parquet

Graph Data Science: lớp trừu tượng trong Python để xây dựng đồ thị tri thức, tích hợp với các thư viện đồ thị phổ biến như Pandas, NetworkX, RAPIDS, RDFlib, pySHACL, PyVis, morph-kgc, pslpython, pyarrow, v.v.

Sao chép dữ liệu đến/từ Parquet trong S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, các kho lưu trữ http(s), tệp cục bộ hoặc luồng nhập/xuất tiêu chuẩn ngay từ bên trong PostgreSQL.