Ana içeriğe atla

Giriş Data Engineering

Ücretsiz Kurs

Python ile Apache Airflow'a Giriş

İleri SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 05.2026

Veri mühendisliği iş akışlarını nasıl uygulayacağınızı ve planlayacağınızı öğrenin.

Ücretsiz Kursa Başlayın

Ücretsiz Olarak Dahildir

AirflowData Engineering

4 sa

16 video

57 Egzersiz

4,000 XP

61,967

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Training a Team?

Try for Business

Kurs Açıklaması

Apache Airflow 2.7 ile güncellendi - Veriyi bir takvime bağlı olarak teslim etmek çoğu zaman manuel bir süreçtir. Betikler yazarsın, karmaşık cron görevleri eklersin ve sürekli değişen gereksinimlere uymak için türlü yollar denersin — ekip arkadaşlarınla çalışırken her şeyi yönetmek daha da zorlaşır. Apache Airflow, iş akışlarına zamanlama, hata yönetimi ve raporlama ekleyerek bu baş ağrısını ortadan kaldırabilir. Bu derste, Apache Airflow’un temellerini öğrenecek ve üretim ortamında karmaşık veri mühendisliği boru hatlarını nasıl uygulayacağını keşfedeceksin. Ayrıca Directed Acyclic Graphs (DAG) kullanmayı, veri mühendisliği iş akışlarını otomatikleştirmeyi ve görevleri kolay ve tekrarlanabilir bir şekilde hayata geçirmeyi öğreneceksin — böylece akıl sağlığını korumana yardımcı olacak.

Önkoşullar

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

Bölümü Başlat

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

Bölümü Başlat

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

Bölümü Başlat

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!

Bölümü Başlat

Python ile Apache Airflow'a Giriş

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Apache Airflow'a Giriş eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.