Dies ist die Windows-App namens Datapipe, deren neueste Version als v0.14.4sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Datapipe mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
Ad
Datenpipe
BESCHREIBUNG
Datapipe ist eine inkrementelle ETL-Bibliothek für Python in Echtzeit mit Abhängigkeitsverfolgung auf Datensatzebene.
Datapipe wurde entwickelt, um die Erstellung von Datenverarbeitungspipelines zu optimieren. Es eignet sich hervorragend für Szenarien, in denen sich Daten ständig ändern und Pipelines angepasst werden müssen, um nur die geänderten Daten effizient zu verarbeiten. Diese Bibliothek verfolgt Abhängigkeiten für jeden Datensatz in der Pipeline und gewährleistet so eine minimale und effiziente Datenverarbeitung.
Eigenschaften
- Inkrementelle Verarbeitung: Datapipe verarbeitet nur neue oder geänderte Daten, wodurch die Rechenzeit und der Ressourcenverbrauch erheblich reduziert werden.
- Echtzeit-ETL: Die Bibliothek unterstützt die Datenextraktion, -transformation und -ladung in Echtzeit.
- Abhängigkeitsverfolgung: Automatische Verfolgung von Datenabhängigkeiten und Verarbeitungszuständen.
- Python-Integration: Nahtlose Integration mit Python-Anwendungen und bietet eine Python-Methode zur Beschreibung von Datenpipelines.
Publikum
Entwicklung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/datapipe/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
