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Kurs

Einführung in Apache Airflow mit Python

ExperteSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 06/2025

Dieser Kurs zeigt dir, wie du Data-Engineering-Workflows implementierst und planst.

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AirflowData Engineering4 Std.16 Videos55 Übungen4,050 XP61,196Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Jetzt aktualisiert auf Apache Airflow 2.7 – Daten nach Zeitplan bereitzustellen, kann ein manueller Prozess sein. Du schreibst Skripte, pflegst komplexe Cron-Jobs und probierst verschiedene Wege aus, um ständig wechselnde Anforderungen zu erfüllen – und im Team wird die Verwaltung noch kniffliger. Apache Airflow nimmt dir diese Kopfschmerzen, indem es deinen Workflows Planung, Fehlerbehandlung und Reporting hinzufügt. In diesem Kurs lernst du die Grundlagen von Apache Airflow und wie du komplexe Data-Engineering-Pipelines produktiv umsetzt. Außerdem lernst du, wie du Directed Acyclic Graphs (DAGs) nutzt, Data-Engineering-Workflows automatisierst und Aufgaben im Data Engineering einfach und wiederholbar implementierst – damit du einen kühlen Kopf bewahrst.

Voraussetzungen

Intermediate Python Introduction to Shell

1

Intro to Airflow

In this chapter, you’ll gain a complete introduction to the components of Apache Airflow and learn how and why you should use them.

Introduction to Apache Airflow

Testing a task in Airflow

Examining Airflow commands

Airflow DAGs

Defining a simple DAG

Working with DAGs and the Airflow shell

Troubleshooting DAG creation

Airflow web interface

Starting the Airflow webserver

Navigating the Airflow UI

Examining DAGs with the Airflow UI

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2

Implementing Airflow DAGs

What’s up DAG? Now it’s time to learn the basics of implementing Airflow DAGs. Through hands-on activities, you’ll learn how to set up and deploy operators, tasks, and scheduling.

Airflow operators

Defining a BashOperator task

Multiple BashOperators

Airflow tasks

Define order of BashOperators

Determining the order of tasks

Troubleshooting DAG dependencies

Additional operators

Using the PythonOperator

More PythonOperators

EmailOperator and dependencies

Airflow scheduling

Schedule a DAG via Python

Deciphering Airflow schedules

Troubleshooting DAG runs

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3

Maintaining and monitoring Airflow workflows

In this chapter, you’ll learn how to save yourself time using Airflow components such as sensors and executors while monitoring and troubleshooting Airflow workflows.

Airflow sensors

Sensors vs operators

Sensory deprivation

Airflow executors

Determining the executor

Executor implications

Debugging and troubleshooting in Airflow

DAGs in the bag

Missing DAG

SLAs and reporting in Airflow

Defining an SLA

Defining a task SLA

Generate and email a report

Adding status emails

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4

Building production pipelines in Airflow

Put it all together. In this final chapter, you’ll apply everything you've learned to build a production-quality workflow in Airflow.

Working with templates

Creating a templated BashOperator

Templates with multiple arguments

More templates

Using lists with templates

Understanding parameter options

Sending templated emails

Define a BranchPythonOperator

Branch troubleshooting

Creating a production pipeline

Creating a production pipeline #1

Creating a production pipeline #2

Adding the final changes to your pipeline

Congratulations!

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Einführung in Apache Airflow mit Python

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