Ce projet fournit une image Docker basée sur l'image officielle de Jupyter, avec une intégration supplémentaire avec Spark, Hadoop, Hive et Kubernetes. Il permet aux utilisateurs de créer et d'exécuter des notebooks Jupyter pour l'analyse de données.

Trevas-Jupyter est un notebook Jupyter offrant un support pour le langage VTL (Variable Table Language) via l'engine Trevas. Il permet de charger, manipuler et analyser des données à partir de différents formats tels que Parquet, CSV et SAS.

Le projet Trevas-Spark-Hadoop est une solution d'analyse et de traitement de données massives, permettant l'intégration de données en provenance de différentes sources et la visualisation de données géospatiales. Il s'appuie sur les technologies Spark et Hadoop pour offrir des fonctionnalités avancées de traitement et d'analyse de données.

API Java permettant de consommer l'engine Trevas pour le traitement et l'analyse de données, avec une prise en charge des connexions à des bases de données et de la transformation de données au format SAS.

Le projet delta-sharing-server est une implémentation Java d'un serveur Delta Sharing. Il permet le partage de données entre différentes entités, la gestion des métadonnées des tables de données et un accès sécurisé aux données partagées. Il s'appuie sur des technologies telles que Hadoop, Apache Parquet et Protobuf pour assurer un stockage et un transfert efficaces des données.

Trino is an open-source distributed SQL query engine designed to query large datasets across various data sources, including Hive, Cassandra, and S3-compatible object storage systems. It allows for real-time data analysis and provides a SQL interface to query data where it lives, without the need for data movement or transformation.