Artwork

المحتوى المقدم من The Data Flowcast. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة The Data Flowcast أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

Inside the Custom Framework for Managing Airflow Code at Wix with Gil Reich

31:02
 
مشاركة
 

Manage episode 485580771 series 2948506
المحتوى المقدم من The Data Flowcast. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة The Data Flowcast أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

Efficient orchestration and maintainability are crucial for data engineering at scale. Gil Reich, Data Developer for Data Science at Wix, shares how his team reduced code duplication, standardized pipelines, and improved Airflow task orchestration using a Python-based framework built within the data science team.

In this episode, Gil explains how this internal framework simplifies DAG creation, improves documentation accuracy, and enables consistent task generation for machine learning pipelines. He also shares lessons from complex DAG optimization and maintaining testable code.

Key Takeaways:

(03:23) Code duplication creates long-term problems.

(08:16) Frameworks bring order to complex pipelines.

(09:41) Shared functions cut down repetitive code.

(17:18) Auto-generated docs stay accurate by design.

(22:40) On-demand DAGs support real-time workflows.

(25:08) Task-level sensors improve run efficiency.

(27:40) Combine local runs with automated tests.

(30:09) Clean code helps teams scale faster.

Resources Mentioned:

Gil Reich

https://www.linkedin.com/in/gilreich/

Wix | LinkedIn

https://www.linkedin.com/company/wix-com/

Wix | Website

https://www.wix.com/

DS DAG Framework

https://airflowsummit.org/slides/2024/92-refactoring-dags.pdf

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/london/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/new-york/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/sydney/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/san-francisco/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/chicago/

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Apache Airflow® for Data Engineering and AI.” If you enjoyed this episode, please leave a 5-star review to help get the word out about the show. And be sure to subscribe so you never miss any of the insightful conversations.

#AI #Automation #Airflow #MachineLearning

  continue reading

63 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 485580771 series 2948506
المحتوى المقدم من The Data Flowcast. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة The Data Flowcast أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

Efficient orchestration and maintainability are crucial for data engineering at scale. Gil Reich, Data Developer for Data Science at Wix, shares how his team reduced code duplication, standardized pipelines, and improved Airflow task orchestration using a Python-based framework built within the data science team.

In this episode, Gil explains how this internal framework simplifies DAG creation, improves documentation accuracy, and enables consistent task generation for machine learning pipelines. He also shares lessons from complex DAG optimization and maintaining testable code.

Key Takeaways:

(03:23) Code duplication creates long-term problems.

(08:16) Frameworks bring order to complex pipelines.

(09:41) Shared functions cut down repetitive code.

(17:18) Auto-generated docs stay accurate by design.

(22:40) On-demand DAGs support real-time workflows.

(25:08) Task-level sensors improve run efficiency.

(27:40) Combine local runs with automated tests.

(30:09) Clean code helps teams scale faster.

Resources Mentioned:

Gil Reich

https://www.linkedin.com/in/gilreich/

Wix | LinkedIn

https://www.linkedin.com/company/wix-com/

Wix | Website

https://www.wix.com/

DS DAG Framework

https://airflowsummit.org/slides/2024/92-refactoring-dags.pdf

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/london/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/new-york/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/sydney/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/san-francisco/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/chicago/

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Apache Airflow® for Data Engineering and AI.” If you enjoyed this episode, please leave a 5-star review to help get the word out about the show. And be sure to subscribe so you never miss any of the insightful conversations.

#AI #Automation #Airflow #MachineLearning

  continue reading

63 حلقات

Tất cả các tập

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل