批量数据处理对于实时 AI 过慢：开源 Apache Airflow 3.0 如何利用事件驱动数据编排解决这一挑战 ...

Airflow 的诞生是为了解决管理多个数据管道和工作流的复杂性。在 Airflow 出现之前，许多组织依赖于 cron 任务、自定义脚本以及其他低效的方法来处理由数百万用户频繁生成的大数据。然而，这些解决方案难以维护、缺乏灵活性，并且由于无法可视化正在运行的 ...

DolphinDB 作为一款高性能时序数据库，其在实际生产环境中常有数据的清洗、装换以及加载等需求，而对于该如何结构化管理好 ETL 作业，Airflow 提供了一种很好的思路。本篇教程为生产环境中 ETL 实践需求提供了一个解决方案，将 Python Airflow 引入到 DolphinDB 的高 ...

近日，调度系统迁移工具 Air2phin 宣布开源。借助 Air2phin，用户可 2 步将调度系统从 Airflow 迁移至 Apache DolphinScheduler，为有调度系统迁移需要的用户带来极大便利。 Air2phin 是什么？ Air2phin 是一个最近宣布开源的调度系统迁移工具，旨在将 Apache Airflow DAGs 文件转换 ...

Apache Airflow 是一个能够开发、调度和监控工作流的编排平台。在 Shopify，我们已经在生产中运行了两年多的 Airflow，用于各种工作流，包括数据提取、机器学习模型训练、Apache Iceberg 表维护和 DBT 驱动的数据建模。在撰写本文时，我们正通过 Celery 执行器和 MySQL 8 ...

本文采用 Saver (python) + Serving (tensorflow serving) + Client (Java) 作为解决方案，从零开始记录线上模型部署流程。 部署模型第一步是将训练好的整个模型导出为一系列标准格式的文件，然后即可在不同的平台上部署模型文件。TensorFlow 使用 SavedModel（pb文件） 这一格式 ...