După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Acum actualizat la Apache Airflow 3.1.6 – Livrarea datelor după un program poate fi un proces manual. Scrii scripturi, adaugi sarcini cron complexe și încerci diverse metode pentru a satisface cerințe în continuă schimbare – iar gestionarea tuturor acestora în echipă devine și mai dificilă. Apache Airflow elimină această bătaie de cap prin adăugarea de planificare, gestionare a erorilor și raportare în fluxurile tale de lucru. În acest curs, vei stăpâni elementele de bază ale Apache Airflow și vei învăța cum să implementezi pipeline-uri complexe de inginerie a datelor în producție. Vei învăța, de asemenea, cum să folosești Grafuri Aciclice Direcționate (DAG-uri), să automatizezi fluxuri de lucru de inginerie a datelor și să implementezi sarcini de inginerie a datelor într-un mod simplu și repetabil – păstrându-ți astfel claritatea minții.
Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Introducere în Airflow
În acest capitol, vei obține o introducere completă în componentele Apache Airflow și vei afla cum și de ce ar trebui să le folosești.
- Introducere în Apache Airflow50 XP
- Contor de DAG-uri50 XP
- Rulează primul tău DAG50 XP
- DAG-uri Airflow50 XP
- Crearea unui DAG simplu100 XP
- Lucrul cu DAG-uri și shell-ul Airflow50 XP
- Explorarea comenzilor Airflow50 XP
- Testarea unui task în Airflow50 XP
- Interfața web Airflow50 XP
- Navigarea în interfața Airflow50 XP
- Explorarea DAG-urilor cu interfața web Airflow50 XP
- Erori în Dag50 XP
2
Construirea DAG-urilor în Airflow
Acum că știi ce sunt DAG-urile, este momentul să înveți elementele de bază ale implementării DAG-urilor în Airflow. Prin activități practice, vei învăța cum să configurezi și să implementezi operatori, sarcini și planificări.
3
Menținerea și monitorizarea fluxurilor de lucru Airflow
În acest capitol, vei învăța cum să economisești timp folosind componente Airflow precum senzori și executori, monitorizând și depanând în același timp fluxurile de lucru Airflow.
4
Controlul logicii DAG-urilor
Pune totul cap la cap. În acest capitol final, vei aplica tot ce ai învățat pentru a construi un flux de lucru de calitate pentru producție în Airflow.
Introducere în Apache Airflow în Python
Curs
finalizat
