Daten-Workflow-Automatisierung mit Apache Airflow und Python

Die manuelle Verwaltung der Datenbereitstellung über Skripte und Cron-Jobs führt häufig zu Fehlern und Wartungsproblemen, wenn Projekte skaliert werden.In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Apache Airflow verwenden, um Ihren Datentechnikaufgaben Struktur, Zuverlässigkeit und Automatisierung zu verleihen.Sie werden vom Schreiben isolierter Skripte zur Entwicklung robuster, wiederholbarer Workflows übergehen, die die Planung und Fehlerberichterstattung automatisch verwalten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Airflow einschließlich Scheduler, Worker und Executor. - Erstellen Sie gerichtete azyklische Graphen (DAGs), um klare Aufgabenabhängigkeiten und Ausführungslogik zu definieren. - Wenden Sie Python-Operatoren und die TaskFlow-API an, um moderne, lesbare Datenpipelines zu erstellen. - Implementieren Sie eine robuste Fehlerbehandlung, Wiederholungsversuche und Warnungen, um den Pipeline-Status aufrechtzuerhalten. - Üben Sie die Planung komplexer Workflows, die in bestimmten Intervallen oder auf der Grundlage externer Auslöser ausgeführt werden sollen. - Verwalten und überwachen Sie produktionsbereite Aufgaben mit Standard-Airflow-Management-Tools. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Einrichtungskonzepten und führt Sie durch die Erstellung Ihrer ersten DAG und fortgeschrittene Pipeline-Management-Techniken.Der Kurs richtet sich an Anfänger und Python-Enthusiasten, die ohne vorherige Workflow-Orchestrierungserfahrung in die Welt des Data Engineerings einsteigen möchten. Beginnen Sie Ihre Reise in die automatisierte Datenverarbeitung und optimieren Sie Ihren Entwicklungsprozess.