Introducción a Apache Airflow en Python
Aprende a implementar y programar flujos de trabajo de ingeniería de datos.
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Descripción del curso
Ahora actualizado a Apache Airflow 2.7 - Entregar datos de forma programada puede ser un proceso manual. Escribes secuencias de comandos, añades complejas tareas cron e intentas varias formas de cumplir una serie de requisitos siempre cambiantes, y es aún más complicado gestionarlo todo cuando se trabaja con compañeros de equipo. Apache Airflow puede eliminar este quebradero de cabeza añadiendo programación, gestión de errores e informes a tus flujos de trabajo. En este curso, dominarás los fundamentos de Apache Airflow y aprenderás a implementar canalizaciones complejas de ingeniería de datos en producción. También aprenderás a utilizar grafos acíclicos dirigidos (DAGs), a automatizar los flujos de trabajo de ingeniería de datos y a realizar tareas de ingeniería de datos de forma fácil y repetible, lo que te ayudará a mantener la cordura.
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Introducción al flujo de aire
GratuitoEn este capítulo, obtendrás una introducción completa a los componentes de Apache Airflow y aprenderás cómo y por qué debes utilizarlos.
Introducción a Apache Airflow50 xpProbar una tarea en Airflow50 xpExaminar los comandos de flujo de aire50 xpFlujo de aire DAGs50 xpDefinir una simple DAG100 xpTrabajar con DAGs y la carcasa Airflow50 xpSolución de problemas en la creación de DAG100 xpInterfaz web Airflow50 xpIniciar el servidor web Airflow50 xpNavegar por el flujo de aire UI50 xpExaminar DAGs con el Flujo de aire UI50 xp - 2
Implementación del flujo de aire DAGs
¿Qué pasa DAG? Ahora es el momento de aprender los fundamentos de la aplicación de Airflow DAGs. Mediante actividades prácticas, aprenderás a configurar y desplegar operadores, tareas y programación.
Operadores de flujo de aire50 xpDefinir una tarea BashOperator100 xpMúltiples BashOperators100 xpTareas de flujo de aire50 xpDefinir el orden de los BashOperators100 xpDeterminar el orden de las tareas100 xpSolución de problemas DAG dependencias50 xpOperadores adicionales50 xpUtilizar el Operador Python100 xpMás PythonOperators100 xpEmailOperator y dependencias100 xpProgramación del flujo de aire50 xpPrograma un DAG mediante Python100 xpDescifrar los horarios del flujo de aire100 xpSolución de problemas DAG runs50 xp - 3
Mantener y supervisar los flujos de trabajo de Airflow
En este capítulo, aprenderás a ahorrarte tiempo utilizando componentes de Airflow, como sensores y ejecutores, mientras supervisas y solucionas problemas de los flujos de trabajo de Airflow.
Sensores de flujo de aire50 xpSensores frente a operadores100 xpPrivación sensorial50 xpEjecutores de flujo de aire50 xpDeterminación del albacea50 xpImplicaciones para el albacea100 xpDepuración y resolución de problemas en Airflow50 xpDAGs en la bolsa50 xpFalta DAG100 xpSLAs e informes en Airflow50 xpDefinición de una SLA100 xpDefinir una tarea SLA100 xpGenerar y enviar por correo electrónico un informe100 xpAñadir correos electrónicos de estado100 xp - 4
Construir conductos de producción en Airflow
Ponlo todo junto. En este capítulo final, aplicarás todo lo que has aprendido para crear un flujo de trabajo de calidad de producción en Airflow.
Trabajar con plantillas50 xpCrear un BashOperator con plantilla100 xpPlantillas con múltiples argumentos100 xpMás plantillas50 xpUtilizar listas con plantillas100 xpComprender las opciones de los parámetros50 xpEnviar correos electrónicos con plantillas100 xpRamificación50 xpDefinir un BranchPythonOperator100 xpSolución de problemas de la sucursal50 xpCrear un canal de producción50 xpCrear un canal de producción nº 1100 xpCrear una cadena de producción nº 2100 xpAñadir los cambios finales a tu pipeline100 xp¡Enhorabuena!50 xp
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Mike Metzger
Ver MásData Engineer Consultant @ Flexible Creations
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