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GoDataDriven Open Source Beitrag für Februar 2019, die erste Ausgabe der Open Source Initiativen

Giovanni Lanzani

Aktualisiert Oktober 21, 2025

3 Minuten

Seit geraumer Zeit veröffentlichen wir, was wir der Gemeinschaft zurückgeben. Aber ist das, was wir tun, genug?

Letztes Jahr haben wir vorgeschlagen, 12 Wochen pro Jahr (für das gesamte Unternehmen) für die Arbeit an Open-Source-Projekten zur Verfügung zu stellen. Data Engineers und Data Scientists hätten - zweimal im Jahr, also jeweils 6 Wochen - die Möglichkeit, ihr eigenes Lieblings-Open-Source-Projekt vorzuschlagen und Zeit - auf GoDataDriven - zu bekommen, um daran zu arbeiten.

Wir hatten zahlreiche Pitches und viele Gewinner - wir wollten nicht 6 Wochen für ein einziges Projekt aufwenden.

Die Siegerprojekte waren

Verbessertes DAG-Parsing in Apache Airflow;
Verbessern Sie die Dokumentation in evol;
Ein neues Projekt zur lokalen Einrichtung von Airflow, um die Entwicklung zu erleichtern;
Koordinierung der Veröffentlichung von Apache Avro 1.9.

Alle sind sehr gespannt auf diese Projekte und wir werden in diesem Kanal schreiben, was bei herauskommt!

Als wir einen neuen Kollegen einstellten, vergaßen wir, ihm zu sagen, dass er uns mitteilen sollte, wie viel er der Gemeinschaft zurückgibt. Aber wir haben nicht vergessen, ihm zu sagen, dass wir der Gemeinschaft etwas zurückgeben, und so hat er in der Zwischenzeit eine Menge Arbeit geleistet.

Die Rede ist von Peter, der mit 12 PRs eine Menge Arbeit für Apache Airflow geleistet hat.

Bas war auch ziemlich fleißig bei Airflow und hat 6 PRs beigesteuert.

Tim hat stattdessen mehr Home-Assistant-Zeug mit PR 8496 und 21004 an home-assistant.io bzw. home-assistant gemacht.

Rodrigo hat wieder einige Arbeit an keras-preprocessing mit 4 PRs geleistet.

Fokko war wie immer produktiv mit 3 PRs zu Airflow, 9 PRs zu Apache Avro, PR 7681 zu Apache Flink, 2 PRs zu Apache parquet-mr, vier PRs zu Apache Sqoop und PR 152 zum bigdata-interop Repository von Google Cloud.

Zu guter Letzt hat Vincent ein neues Projekt ins Netz gestellt, Brent, eine kleine Python-Bibliothek, die es leicht macht, kausale grafische Modellierung und Do-Calculus auf Systemen mit diskreten Variablen zu untersuchen.

Das war's für diese Ausgabe! Wenn Sie, wie viele andere, auf der Suche nach Ihrer nächsten Herausforderung für 2019 sind, vergessen Sie nicht, dass wir neue Mitarbeiter suchen! (Insbesondere Software- und Dateningenieure!).

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