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강의

Python으로 배우는 Apache Airflow 입문

고급기술 수준

업데이트됨 2026. 5.

데이터 엔지니어링 워크플로우를 구현하고 스케줄링하는 방법을 알아보세요.

무료로 강의 시작

AirflowData Engineering

4시간

16 동영상

57 연습 문제

4,000 XP

62,162

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 설명

이제 Apache Airflow 2.7로 업데이트되었습니다. 일정에 맞춰 데이터를 전달하는 일은 수작업으로 하기 쉽습니다. 스크립트를 작성하고 복잡한 cron 작업을 추가하며, 끊임없이 변하는 요구 사항을 맞추기 위해 여러 방법을 시도하죠—팀원들과 함께할 때는 관리가 더 까다롭습니다. Apache Airflow는 워크플로에 스케줄링, 오류 처리, 리포팅을 추가해 이런 고민을 덜어 줍니다. 이 강의에서는 Apache Airflow의 기본을 완전히 익히고, 프로덕션 환경에서 복잡한 데이터 엔지니어링 파이프라인을 구현하는 방법을 배웁니다. 또한 Directed Acyclic Graphs(DAG)를 사용하고, 데이터 엔지니어링 워크플로를 자동화하며, 작업을 쉽고 반복 가능하게 구현하는 방법을 익혀—지속적으로 안정적으로 운영할 수 있도록 도와드립니다.

선수 조건

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

Dag counter

Running your first Dag

Airflow Dags

Creating a simple Dag

Working with Dags and the Airflow shell

Examining Airflow commands

Testing a task in Airflow

Airflow web interface

Navigating the Airflow UI

Examining Dags with the Airflow UI

2

Building Dags in Airflow

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

Decorating a task

Defining a BashOperator with @task.bash

Define order of Tasks

More @tasks

Scheduling Dags

Schedule a Dag via Python

Deciphering Airflow schedules

Troubleshooting Dag runs

Passing data between tasks with XCom

Passing data with XCom

XCom variables

Airflow Sensors

Determining the order of tasks

Creating a FileSensor

Sensory Deprivation

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.

Monitoring, Alerting, and Callbacks

Implementing a callback function

Implementing an SmtpNotifier

What's in the logs?

Templating with Jinja

Writing with Jinja

Subbing out

Airflow Variables

The answer is Variable

Reading a variable in Python

Variables not quite right

Debugging and troubleshooting in Airflow

Dag troubleshooting

Missing Dag

4

Controlling Dag Logic

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

Triggers and Fault Tolerance

Implementing a Trigger Rule

Adding retries

Triggering a child Dag

Define a @task.branch

Branch troubleshooting

The HITL Operator

Adding Human approval

ApprovalOperator Task

Creating a production pipeline

Setting up the sales ETL pipeline

Adding monthly branching

Adding a human approval gate

Congratulations!

Python으로 배우는 Apache Airflow 입문

강의
완료

수료증 획득

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