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关于我们
我们的数据团队安排每 24 小时 1000 个 Python 管道和 350 多个 Spark 管道,每天产生超过 5000 个数据处理任务。此外,我们的数据努力利用大小从几百行到几千亿行的数据集。 Doximity 数据团队严重依赖 Python3、Airflow、Spark、MySQL 和 Snowflake。为了支持这项大型任务,数据基础设施团队使用 AWS、Terraform 和 Docker 来管理高性能和水平可扩展的数据堆栈。数据基础架构团队负责启用和授权 Doximity 的数据分析师、机器学习工程师和数据工程师。我们提供并发展了一个构建基础,并确保偶然的复杂性融入我们的抽象。 Doximity 作为分布式团队工作了很长时间;大流行前,Doximity 已经分发了大约 65%。
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