{"id":19955614,"url":"https://github.com/isaccanedo/ignite","last_synced_at":"2026-04-30T19:31:52.276Z","repository":{"id":110671901,"uuid":"601734269","full_name":"isaccanedo/ignite","owner":"isaccanedo","description":":cloud: Apache 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href=\"https://ignite.apache.org/\"\u003e\u003cimg src=\"https://github.com/apache/ignite-website/blob/master/assets/images/apache_ignite_logo.svg\" hspace=\"20\"/\u003e\u003c/a\u003e\n\n[![Build Status](https://travis-ci.org/apache/ignite.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/apache/ignite)\n[![GitHub](https://img.shields.io/github/license/apache/ignite?color=blue)](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)\n[![Maven Central](https://maven-badges.herokuapp.com/maven-central/org.apache.ignite/ignite-core/badge.svg)](https://search.maven.org/search?q=org.apache.ignite)\n[![GitHub release](https://img.shields.io/badge/release-download-brightgreen.svg)](https://ignite.apache.org/download.cgi)\n![GitHub commit activity](https://img.shields.io/github/commit-activity/m/apache/ignite)\n[![Twitter Follow](https://img.shields.io/twitter/follow/ApacheIgnite?style=social)](https://twitter.com/ApacheIgnite)\n\n## O que é o Apache Ignite?\n\nO Apache Ignite é um banco de dados distribuído para computação de alto desempenho com velocidade na memória.\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n    \u003ca href=\"https://ignite.apache.org\"\u003e\n        \u003cimg src=\"https://github.com/apache/ignite-website/blob/master/docs/2.9.0/images/ignite_clustering.png\" width=\"400px\"/\u003e\n    \u003c/a\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n* [Technical Documentation](https://ignite.apache.org/docs/latest/)\n* [JavaDoc](https://ignite.apache.org/releases/latest/javadoc/)\n* [C#/.NET APIs](https://ignite.apache.org/releases/latest/dotnetdoc/api/)\n* [C++ APIs](https://ignite.apache.org/releases/latest/cppdoc/)\n\n## Armazenamento de várias camadas\n\nO Apache Ignite foi projetado para funcionar com memória, disco e Intel Optane como níveis de armazenamento ativos. A camada de memória permite usar DRAM e Intel® Optane™ operando no modo de memória para armazenamento de dados e necessidades de processamento.A camada de disco é opcional com o suporte de duas opções -- você pode persistir os dados em um banco de dados externo ou mantê-los na persistência nativa do Ignite. SSD, Flash, HDD ou Intel Optane operando no AppDirect Mode podem ser usados como um dispositivo de armazenamento.\n\n[consulte Mais informação](https://ignite.apache.org/arch/multi-tier-storage.html)\n\n## Ignite Persistência Nativa\n\nEmbora o Apache Ignite seja amplamente usado como uma camada de cache sobre bancos de dados externos, ele vem com sua persistência nativa - um armazenamento baseado em disco distribuído, compatível com ACID e SQL.A persistência nativa se integra ao armazenamento multicamada do Ignite como uma camada de disco que pode ser ativada para permitir que o Ignite armazene mais dados no disco do que pode armazenar em cache na memória e permitir reinicializações rápidas do cluster.\n\n[consulte Mais informação](https://ignite.apache.org/arch/persistence.html)\n\n## Conformidade ACID\nOs dados armazenados no Ignite são compatíveis com ACID tanto na memória quanto no disco, tornando o Ignite um sistema **fortemente consistente**. As transações do Ignite funcionam em toda a rede e podem abranger vários servidores.\n\n[consulte Mais informação](https://ignite.apache.org/features/transactions.html)\n\n## Suporte SQL ANSI\nO Apache Ignite vem com um mecanismo SQL compatível com ANSI-99, horizontalmente escalonável e tolerante a falhas que permite que você interaja com o Ignite como se fosse um banco de dados SQL regular usando JDBC, drivers ODBC ou APIs SQL nativas disponíveis para Java, C#, C++, Python e outras linguagens de programação. O Ignite suporta todos os comandos DML, incluindo consultas SELECT, UPDATE, INSERT e DELETE, bem como um subconjunto de comandos DDL relevantes para sistemas distribuídos.\n\n[consulte Mais informação](https://ignite.apache.org/features/sql.html)\n\n## Aprendizado de máquina e computação de alto desempenho\n[Apache Ignite Machine Learning](https://ignite.apache.org/features/machinelearning.html) é um conjunto de ferramentas simples, escaláveis e eficientes que permitem a construção de modelos preditivos de aprendizado de máquina sem transferências de dados dispendiosas. A justificativa para adicionar machine e deep learning ao Apache Ignite é bastante simples. Os cientistas de dados de hoje precisam lidar com dois fatores principais que impedem a adoção do ML.\n\nA computação de alto desempenho (HPC) é a capacidade de processar dados e realizar cálculos complexos em altas velocidades. Usando o Apache Ignite como um [cluster de computação de alto desempenho](https://ignite.apache.org/use-cases/hpc.html), você pode transformar um grupo de máquinas comuns ou um ambiente de nuvem em um supercomputador distribuído de Nós de ignição. O Ignite permite velocidade e escala processando registros na memória e reduzindo a utilização da rede com APIs para dados e cálculos com uso intensivo de computação. Essas APIs implementam o paradigma MapReduce e permitem executar tarefas arbitrárias no cluster de nós.\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fisaccanedo%2Fignite","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fisaccanedo%2Fignite","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fisaccanedo%2Fignite/lists"}