使用 GitHub Actions 构建有效的 CI/CD 管道以测试您的 Apache Airflow DAG 并将其部署到 Amazon MWAA
Apache Airflow是一个编排平台，用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和跟踪），以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然，随着 Airflow 2.7 的推出，用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics！
这是由于基体没有形成熔池，粉末与基体没有冶金结合，可能的原因有：功率过低;粉量过大;线速度过快;工件表面有油污或电镀层等。
由于组织越来越依赖数据，因此数据管道(Data Pipeline)正在成为其日常运营的一个组成部分。随着时间的推移，各种业务活动中使用的数据量急剧增长，从每天兆字节到每分钟千兆字节。
如今，虚拟现实技术作为连接虚拟世界和现实世界的桥梁，正加速各领域应用形成新场景、新模式、新业态。
摘要 Abstract 近年来，国家多部委联合发布政策，引导超大型数据中心集约化建设，减少土地资源的浪费。随着建筑集约化提升，园区规划设计迎来新的挑战，其中一项棘手的问题就是如何兼容园区内各设备的热排放。在实际项目中我们发现：大型数据中心园区内建筑间散热系统存在气流相互干扰的现象，尤其遇到特定的季风，干扰更加明显。如何在园区规划、选址和设计过程中，规避IDC建筑内、建筑间的气流组织影响，且看鹅厂“攻城狮”如何化风于无形。 腾讯第四代数据中心园区包含多栋建筑，每栋建筑配置多个T-block模块，而每个T-bl
Airflow是一个以编程方式创作、调度和监控工作流程的平台。这些功能是通过任务的有向无环图（DAG）实现的。它是一个开源的，仍处于孵化器阶段。它于2014年在Airbnb的保护伞下进行了初始化，从那时起，它在GitHub上获得了大约800个贡献者和13000颗星星的良好声誉。Apache Airflow 的主要功能是调度工作流程，监控和创作。
一个VLAN是局域网 (LAN) 上运行在同一 IP 地址空间中的主机的逻辑子集。将主机分组到一个 VLAN 中具有明显的优势。例如，使用 VLAN，您可以：
通过这篇文章，我想分享我们部署的重要方面，这些方面帮助我们实现了一个可伸缩、可靠的环境。我希望如果你现在开始在生产环境中使用 Airflow，或者想评估一些不同的想法并将它们融入你的用例中，这会对你有所帮助。
Dag Controller 是 NebulaGraph 企业版的系统，经过反复测试无误后进行了发布，它主要解决的是 OLTP 和 OLAP 的融合问题，以及复杂场景下的图计算问题。也欢迎大家来详细了解下：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.1/graph-computing/0.deploy-controller-analytics/。
虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？
–num-executors: 执行器个数,执行器数可以为节点个数，也可以为总核数(单节点核数*节点数),也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-cores: 执行器核数, 核数可以1，也可以为单节点的内核书，也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-memory: 执行器内存, 可以为最小内存数(单节点内存总数/单节点核数),也可以为最大内存数(单节点内存总数),也可以是介于俩者之间(用于调优)
David Salazar 发布了一系列博客介绍因果关系。在之前的文章中，他将因果关系定义为干预分布（interventional distribution），并介绍了两种识别因果关系的策略：后门准则和前门准则。然而，这些准则并不适用于所有因果关系。
流处理就是我们对流动的数据（无限的数据）进行处理，通常我们会提前设置好算子（也就是你的处理逻辑），当数据到达后对数据进行处理。
ML pipeline提供了一组统一的高级API，它们构建在 DataFrame之上，可帮助用户创建和调整实用的机器学习pipeline。 一 重要概念 1.1 管道中的主要概念 MLlib对机器学习算法的API进行了标准化，使得将多种算法合并成一个pipeline或工作流变得更加容易。Pipeline的概念主要是受scikit-learn启发。 DataFrame：这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集，它可以容纳各种数据类型。例如，a DataFrame具有可以存
在日常功能迭代分析中，一般会直接看使用该功能和未使用该功能的用户在成功指标上的表现，将两组数据求个差异值就得出功能的效果结论。但是有敏锐的分析师会发现，功能大部分情况下有筛选效应，即使用该功能的用户可能本身质量比较高，活跃比较频繁。用以上的方法估计会导致效果评估失真，那么如何规避混杂因素导致的幸存者偏差。优先考虑的做法是探究一些相关关系因素，用 A/B 测试验证，把因果推断作为备选或探索式分析的手段，但有些场景无法进行 A/B 测试。这里介绍因果推断中的两个方法——匹配和逆概率加权。并将其和直接回归方法的结论进行对比，看看相关和因果的结论到底会差异多少。
前言。 随着数据中心变得越来越复杂，对于其信息机房面积(White Space，即设置机柜的高架地板区域)的管理日渐变得越来越重要。故而您企业将必须要对贵公司数据中心机柜中的子系统是如何形成一个支持信
今天为大家带来斯坦福大学Jure Leskovec教授课题组发表在NeuIPS上的一篇论文。本文引入了一个框架GQE，以便在不完整的知识图谱上有效地对合取逻辑查询进行预测。在本文的方法中，作者在低维空间中对图节点进行嵌入，并在这个嵌入空间中将逻辑运算符表示为学习过的几何运算（例如平移、旋转）。本文通过在低维嵌入空间中执行逻辑运算，实现了线性时间复杂度的变量查询。
首先，DAG是MR的迭代模型。其中一个优点是，DAG可以做全局的优化，而Hadoop的MR没有意识到这点。
The more preferable approach to installing Apache-Airflow is to install it in a virtual environment. Airflow requires the latest version of PYTHON and PIP (package installer for python).
随着数据中心行业的快速发展，IT机柜的密度也在持续增长，IT机柜密度的增长，对机房内气流组织的要求也越来越严格。针对IT机房的气流组织，现在普遍的做法是划分冷热通道，至于冷热通道封闭与否，一直是业内争议的问题。毕竟进行冷热通道封闭，会带来初投资不小的增加，而在低密的情况下，费效比可能会得不偿失。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
原文：https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/best-practices.html
最佳实践： 用户可以指定一个retryStrategy来指示如何在工作流中重试失败或错误的步骤。提供一个空的retryStrategy（即retryStrategy: {}）将导致容器重试直到完成并最终导致 OOM 问题。
Airflow 是一个 Airbnb 的 Workflow 开源项目，使用Python编写实现的任务管理、调度、监控工作流平台。Airflow 是基于DAG(有向无环图)的任务管理系统，可以简单理解为是高级版的crontab，但是它解决了crontab无法解决的任务依赖问题。与crontab相比Airflow可以方便查看任务的执行状况（执行是否成功、执行时间、执行依 赖等），可追踪任务历史执行情况，任务执行失败时可以收到邮件通知，查看错误日志。
Apache Airflow 是一个由开源社区维护的，专职于调度和监控工作流的 Apache 项目，于2014年10月由 Airbnb 开源，2019年1月从 Apache 基金会毕业，成为新的 Apache 顶级项目。
本文转载自公众号：[区块链中那些事儿] 作者：区块君的《DAG的妙用（一）——记账新方法》，已获授权。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
1.Tez简介 Tez 是支持 DAG 作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升 DAG 作业的性能。 从本质上讲，Tez 组成非常简单，只有两个组成部分： 数据处理管道引擎，其中一个引擎可以输入，处理和输出实现以执行任意数据处理 数据处理应用程序的主机，通过它可以将上述任意数据处理“任务”组合到任务 DAG 中，以根据需要处理数据。 总的来说MR任务在map和reduce阶段都会产生I/O落盘，但是Tez就不要这一步骤了。 Tez采用了DAG（有向无环图）来组织MR任务。核心
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向
Airflow 作为一款开源分布式任务调度框架，已经在业内广泛应用。本文总结了 Freewheel Transformer 团队近两年使用 Airflow 作为调度器，编排各种批处理场景下 ETL Data Pipelines 的经验，希望能为正在探索 Airflow 的技术团队提供一些参考价值。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性（点击文末“阅读原文”获取完整课程代码数据）。
本文具体分析以太坊的共识算法之一：实现了POW的以太坊共识引擎ethash。 关键字：ethash，共识算法，pow，Dagger Hashimoto，ASIC，struct{}，nonce，FNV hash，位运算，epoch Ethash 前面我们分析了以太坊挖矿的源码，挖了一个共识引擎的坑，研究了DAG有向无环图的算法，这些都是本文要研究的Ethash的基础。Ethash是目前以太坊基于POW工作量证明的一个共识引擎（也叫挖矿算法）。它的前身是Dagger Hashimoto算法。 Dag
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。贝叶斯网络在信息不完备的情况下通过可以观察随机变量推断不可观察的随机变量，对于解决复杂的不确定性和关联性问题有很强的优势。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向。 在这篇文章中，我将简要地学习如何用R来使用贝叶斯网络。
数据处理逻辑多，脚本相互依赖强，运维管理监测难，怎么办？！为了解决这些问题，最近比较深入研究Airflow的使用方法，重点参考了官方文档和Data Pipelines with Apache Airflow，特此笔记，跟大家分享共勉。
常规无人机已经司空见惯，倾转旋翼机、太阳能无人机也不再新鲜。可下面这些造型奇特的无人机你见过多少？ NO.1仿生系列——鸟类、昆虫or无人机？傻傻分不清 科技的灵感总是源于自然，但真正归于自然的技术却并不多见，以Bionic Bird、Robo Raven和RoboBee为代表的仿生系列无人机就是其中之一。 （一）Bionic Bird（仿生鸟）采用泡沫机身、碳化纤维机翼和多角度可调节机尾，重量只有9.2g，续航时间为7.5分钟，最大航程为1.8千米。与该无人机相搭配的是一个鸟蛋形状的充电器，虽然仅重36g
因为DAG文件会在调度器和worker执行时加载，如果在DAG中引用了第三方的库或进行了DB操作，则这些操作会在DAG文件加载时被频繁调用。举个例子，如果升级了第三方库，导致了加载时的不兼容问题，相关的DAG文件就会加载失败，导致整个调度失效。在这种场景下，我们需要对调度日志和worker日志进行监控。如果发现相关的异常日志，就需要告警。
说起自动驾驶感知系统，大家都会谈论到感知融合，这涉及到不同传感器数据在时间、空间的对齐和融合，最终的结果将提升自动驾驶系统的感知能力，因为我们都知道单一的传感器都是有缺陷的。本篇文章梳理 Apollo 6.0 中的感知数据融合基本流程。
在使用BigData大约8年以上之后，我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是，由于有这么多项目出现，我找不到一个可以查看它们的地方。所以，这就是这个页面背后的灵感。一站式，查看所有Apache BigData项目。当然，这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失，请发表评论
Airflow我们可以构建Workflow工作流，工作流使用DAG有向无环图来表示，DAG指定了任务之间的关系，如下图：
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大家好，我是一哥，在这个五一假期，又一个Apache项目迎来了重大版本更新——Apache Airflow 2.3.0 在五一重磅发布！
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