Практический Apache Airflow: Создание конвейеров данных

Данные движутся быстро, и ручное управление сложными рабочими процессами больше не является жизнеспособным в современной инженерии данных. Apache Airflow стал отраслевым стандартом для программного планирования, автоматизации и мониторинга конвейеров данных. В этом текстовом курсе вы научитесь оркестрировать реальные процессы обработки данных с нуля. Вы начнете с основной терминологии оркестрации рабочих процессов и постепенно перейдете к написанию, развертыванию и устранению неполадок собственных направленных ациклических графов (DAG) с использованием Python. Что вы узнаете: • Поймете основные компоненты Apache Airflow, включая планировщики, рабочие процессы и операторы. • Спроектируете надежные, идемпотентные направленные ациклические графы (DAG) для моделирования сложных рабочих процессов обработки данных. • Примените современные практики Airflow, такие как динамическое сопоставление задач и API Python TaskFlow. • Попрактикуетесь в планировании, запуске и мониторинге задач с помощью управляемых письменных упражнений. • Настроите и изолируете конвейеры данных, используя современные концепции контейнеризации. • Создадите практический сквозной конвейер данных с нуля, используя отраслевые стандартные шаблоны. Курс логически переходит от фундаментальных концепций оркестрации и основных определений к практическому управлению задачами и развертыванию конвейеров. Вы прочитаете четкие объяснения и примените полученные знания на практических фрагментах кода, чтобы закрепить свое понимание. Этот курс разработан специально для начинающих и начинающих специалистов по данным; предварительный опыт работы с Airflow или сложной оркестрацией данных не требуется. Начните свое путешествие в современную оркестрацию данных сегодня.