🚀Вышел Apache Airflow 3.0 — крупнейшее обновление за последнее время
После месяцев активной работы сообщества мир увидел релиз Apache Airflow 3.0 — важный шаг вперёд для оркестрации данных.
Что нового: ➡️ Сервисно-ориентированная архитектура — разворачивайте только нужные компоненты, без монолита. ➡️ Планирование на основе данных — теперь можно нативно определять и отслеживать объекты данных. ➡️ Событийное управление — запускайте DAG-и не только по расписанию, но и в ответ на события. ➡️ Версионирование DAG-ов — история выполнения сохраняется даже при изменении кода. ➡️ Новый UI на React — современный, удобный, полностью переработанный веб-интерфейс.
🚀Вышел Apache Airflow 3.0 — крупнейшее обновление за последнее время
После месяцев активной работы сообщества мир увидел релиз Apache Airflow 3.0 — важный шаг вперёд для оркестрации данных.
Что нового: ➡️ Сервисно-ориентированная архитектура — разворачивайте только нужные компоненты, без монолита. ➡️ Планирование на основе данных — теперь можно нативно определять и отслеживать объекты данных. ➡️ Событийное управление — запускайте DAG-и не только по расписанию, но и в ответ на события. ➡️ Версионирование DAG-ов — история выполнения сохраняется даже при изменении кода. ➡️ Новый UI на React — современный, удобный, полностью переработанный веб-интерфейс.
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from id