1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/DetaChina-Deta_Unicorn_ETL

Присоединиться к Gitlife
Откройте для себя и примите участие в публичных проектах с открытым исходным кодом с участием более 10 миллионов разработчиков. Приватные репозитории также полностью бесплатны :)
Присоединиться бесплатно
Это зеркальный репозиторий, синхронизируется ежедневно с исходного репозитория.
Клонировать/Скачать
Внести вклад в разработку кода
Синхронизировать код
Отмена
Подсказка: Поскольку Git не поддерживает пустые директории, создание директории приведёт к созданию пустого файла .keep.
Loading...
ReadME.md

🔥 Deta ETL AI Workflow Tool Software для анализа данных и операций с линиями данных

Программное обеспечение Deta ETL AI Workflow Tool предназначено для выполнения рабочих процессов в узлах. Оно обладает рядом преимуществ:

  • самое лёгкое в мире ETL-решение пакетной обработки (6 КБ);
  • быстрая загрузка;
  • высокая эффективность;
  • простота использования;
  • лёгкая структура;
  • возможность встраивания в веб-страницы;
  • быстрое выполнение;
  • высокая степень параллелизма;
  • упрощённая разработка на основе существующих решений;
  • свобода модификации исходного кода для реализации различных стилей.

Версия программного обеспечения: V1.0.2.

Документация доступна по адресу: https://github.com/yaoguangluo/AOPM_VPCS_Theroy/blob/master/%E5%BE%B7%E5%A1%94ETL%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%BC%95%E6%93%8E%E7%B3%BB%E7%BB%9FAPI%201.0.2%20%E8%AF%B4%E6%98%8E%E4%B9%A6%20final.docx

В системе используется три типа скинов:

  1. 3 % заимствовано из открытого исходного кода Sun Tech, включая скин с использованием стиля перетаскивания, стиля Jtree и стиля разделительной панели. Этот код перемещён в проект: https://github.com/yaoguangluo/Data_Processor/tree/master/DP/org/LYG/GUI/platForm.
  2. Скин «нейронная клетка» вдохновлён изображениями мозга, опубликованными профессором Ньютоном на LinkedIn.
  3. Система узлов использует правила именования пакетов узлов Knime (конфигурация, выполнение, просмотр — три слова), которые являются общими для основных аналитических программ.

Автор выражает благодарность следующим организациям и людям:

  • Немецкому университету Карлсруэ (Karlsruhe Institute of Technology) и проекту Knime за предоставление знаний о ETL и обещание передать 10 % от прибыли от коммерческого использования этого проекта команде Knime.
  • Английскому Оксфордскому университету и профессору Ховарду Ньютону за предоставление знаний и обещание передать 3 % от прибыли от коммерческого использования проекта профессору Ньютону.
  • GitHub за бесплатное предоставление услуг облачного хранилища и обещание передать 1 % от прибыли проекту GitHub.
  • Gitee за бесплатное предоставление услуг облачного хранилища и обещание передать 1 % от прибыли команде Gitee.
  • Sun Tech (приобретённому компанией Jiachengwei) за разработку компонентов Java и обещание передать 1 % от прибыли группе разработчиков JDK.

Прогресс проекта

Проект находится в стадии доработки функций и оптимизации алгоритмов. Некоторые из завершённых функций включают:

  • оптимизацию цикла while, что значительно сокращает задержки;
  • локализацию версии;
  • сравнение и оптимизацию, чтобы избежать ошибок условий;
  • оптимизацию движка, позволяющую обрабатывать 500 узлов без зависаний;
  • текстовые подсказки для операций с данными;
  • дизайн скина «нейронные клетки», вдохновлённый изображениями мозга профессора Ньютона;
  • публикацию в виде апплетов на веб-страницах;
  • настройку передачи объектов между узлами;
  • модификацию и использование любых API;
  • интеграцию различных компонентов пользовательского интерфейса Java;
  • встраивание в различные программы на Java;
  • сериализацию последовательности потоков узлов;
  • разнообразие потоков узлов;
  • многоуровневую организацию узлов;
  • обработку конечных точек узлов;
  • создание экземпляров узлов;
  • операции с функциями узлов;
  • расширение OSGI;
  • мигание других узлов при подключении;
  • стандартизацию структуры программирования;
  • автоматическую калибровку соединений;
  • эффект магнитного притяжения соединений;
  • подсказки точек соединения;
  • стандарты именования файлов;
  • подсказки точек ввода-вывода узлов;
  • снижение частоты кадров до 32 для улучшения фильтрации;
  • три режима соединения (верхний, средний и нижний) для улучшения внешнего вида;
  • калибровку стрелок (стрелки нарисованы с помощью растрового изображения). Как компилировать «Дета-анализ данных»

Программное обеспечение требует только Java IDE (например, Eclipse или IntelliJ IDEA), а также набор символов utf8. Оно может работать на любой операционной системе, поддерживающей JDK 8 и выше.

Автор написал движок программы вручную, без использования плагинов. Его можно свободно перевести на другие языки.

Автор: Ро Яогуан, 2019.03.10

Комментарии ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

Введение

Визуализация данных, анализ данных, ETL. Расширить Свернуть
GPL-2.0
Отмена

Обновления

Пока нет обновлений

Участники

все

Недавние действия

Загрузить больше
Больше нет результатов для загрузки
1
https://gitlife.ru/oschina-mirror/DetaChina-Deta_Unicorn_ETL.git
git@gitlife.ru:oschina-mirror/DetaChina-Deta_Unicorn_ETL.git
oschina-mirror
DetaChina-Deta_Unicorn_ETL
DetaChina-Deta_Unicorn_ETL
master