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Curso

Introdução ao Apache Airflow em Python

Avançado

Actualizado 03/2025

"Aprenda a implementar e agendar fluxos de trabalho de engenharia de dados."

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AirflowData Engineering4 horas16 vídeos55 Exercícios4,050 XP45,949Certificado de conclusão

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Descrição do curso

Agora atualizado para o Apache Airflow 2.7 - A entrega de dados em um cronograma pode ser um processo manual. Você escreve scripts, adiciona tarefas cron complexas e tenta várias maneiras de atender a um conjunto de requisitos em constante mudança - e é ainda mais complicado gerenciar tudo quando se trabalha com colegas de equipe. O Apache Airflow pode eliminar essa dor de cabeça, adicionando agendamento, tratamento de erros e relatórios aos seus fluxos de trabalho. Neste curso, você dominará os conceitos básicos do Apache Airflow e aprenderá a implementar pipelines complexos de engenharia de dados na produção. Você também aprenderá a usar gráficos acíclicos direcionados (DAGs), automatizar fluxos de trabalho de engenharia de dados e implementar tarefas de engenharia de dados de forma fácil e repetível, ajudando-o a manter a sanidade mental.

Pré-requisitos

Intermediate Python Introduction to Shell

1

Introdução ao fluxo de ar

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Introdução ao Apache Airflow

Teste de uma tarefa no Airflow

Examinando os comandos de fluxo de ar

Fluxo de ar DAGs

Definição de um simples DAG

Trabalhando com DAGs e o shell Airflow

Solução de problemas DAG creation

Interface web do Airflow

Iniciando o servidor da Web do Airflow

Navegando pelo fluxo de ar UI

Examinando DAGs com o fluxo de ar UI

2

Implementação do fluxo de ar DAGs

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Operadores de fluxo de ar

Definição de uma tarefa BashOperator

Vários BashOperators

Tarefas de fluxo de ar

Definir a ordem dos BashOperators

Determinação da ordem das tarefas

Solução de problemas das dependências do DAG

Operadores adicionais

Usando o PythonOperator

Mais PythonOperators

EmailOperator e dependências

Programação do fluxo de ar

Agende um DAG via Python

Decifrando as programações de fluxo de ar

Solução de problemas DAG runs

3

Manutenção e monitoramento dos fluxos de trabalho do Airflow

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Sensores de fluxo de ar

Sensores versus operadores

Privação sensorial

Executores de fluxo de ar

Determinação do executor

Implicações do executor

Depuração e solução de problemas no Airflow

DAGs na bolsa

Faltando DAG

SLAs e relatórios no Airflow

Definição de um SLA

Definição de uma tarefa SLA

Gerar e enviar um relatório por e-mail

Adição de e-mails de status

4

Criando pipelines de produção no Airflow

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Trabalhando com modelos

Criando um BashOperator com modelo

Modelos com vários argumentos

Mais modelos

Uso de listas com modelos

Compreensão das opções de parâmetros

Envio de e-mails com modelos

Ramificação

Definir um BranchPythonOperator

Solução de problemas de filiais

Criação de um pipeline de produção

Criando um pipeline de produção nº 1

Criação de um pipeline de produção #2

Adicionando as alterações finais ao seu pipeline

Introdução ao Apache Airflow em Python

Curso
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