Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στο Apache Airflow
- Τι είναι η ενορχήστρωση ροών εργασίας
- Βασικά χαρακτηριστικά και οφέλη του Apache Airflow
- Βελτιώσεις του Airflow 2.x και επισκόπηση του οικοσυστήματος
Αρχιτεκτονική και Βασικές Έννοιες
- Διεργασίες scheduler, web server και worker
- DAG, tasks και operators
- Executors και backends (Local, Celery, Kubernetes)
Εγκατάσταση και Ρύθμιση
- Εγκατάσταση του Airflow σε τοπικά και cloud περιβάλλοντα
- Ρύθμιση του Airflow με διαφορετικούς executors
- Ρύθμιση βάσεων δεδομένων μεταδεδομένων και συνδέσεων
Πλοήγηση στο Airflow UI και CLI
- Εξερεύνηση της διεπαφής ιστού του Airflow
- Παρακολούθηση εκτελέσεων DAG, tasks και αρχείων καταγραφής
- Χρήση του Airflow CLI για διαχείριση
Συγγραφή και Διαχείριση DAG
- Δημιουργία DAG με το TaskFlow API
- Χρήση operators, sensors και hooks
- Διαχείριση εξαρτήσεων και διαστημάτων προγραμματισμού
Ενσωμάτωση του Airflow με Υπηρεσίες Δεδομένων και Cloud
- Σύνδεση με βάσεις δεδομένων, API και ουρές μηνυμάτων
- Εκτέλεση αγωγών ETL με το Airflow
- Ενσωματώσεις cloud: operators για AWS, GCP, Azure
Παρακολούθηση και Παρατηρησιμότητα
- Αρχεία καταγραφής tasks και παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο
- Μετρικές με Prometheus και Grafana
- Ειδοποιήσεις και ενημερώσεις με email ή Slack
Ασφάλεια του Apache Airflow
- Έλεγχος πρόσβασης βάσει ρόλων (RBAC)
- Αυθεντικοποίηση με LDAP, OAuth και SSO
- Διαχείριση μυστικών με Vault και cloud secret stores
Κλιμάκωση του Apache Airflow
- Παραλληλισμός, ταυτοχρονισμός και ουρές tasks
- Χρήση CeleryExecutor και KubernetesExecutor
- Ανάπτυξη του Airflow σε Kubernetes με Helm
Βέλτιστες Πρακτικές για Παραγωγή
- Έλεγχος εκδόσεων και CI/CD για DAG
- Δοκιμή και αποσφαλμάτωση DAG
- Διατήρηση αξιοπιστίας και απόδοσης σε κλίμακα
Αντιμετώπιση Προβλημάτων και Βελτιστοποίηση
- Αποσφαλμάτωση αποτυχημένων DAG και tasks
- Βελτιστοποίηση απόδοσης DAG
- Συνήθεις παγίδες και πώς να τις αποφύγετε
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Εμπειρία στον προγραμματισμό με Python
- Εξοικείωση με έννοιες μηχανικής δεδομένων ή DevOps
- Κατανόηση του ETL ή της ενορχήστρωσης ροών εργασίας
Κοινό
- Επιστήμονες δεδομένων
- Μηχανικοί δεδομένων
- Μηχανικοί DevOps και υποδομών
- Προγραμματιστές λογισμικού
Σχόλια (7)
Ο εκπαιδευτής προσαρμόστηκε στο επίπεδο των συμμετέχontων και απάντησε σε όλα τα ερωτήματα. Ήταν πολύ επικοινωνιακός και ήταν εύκολο να του αλληλεπιδράσεις. Εκτιμήθηκα πολύ το διατυπωμένο της εκπαίδευσης, το οποίο περιελάμβανε πολλές πρακτικές εξασκήσεις. Γενικά, ήταν μια πολύ συμμετοχική και καλά διοργανωμένη συνεδρία.
Jacek Chlopik - ZAKLAD UBEZPIECZEN SPOLECZNYCH
Κομμάτι - Apache Airflow: Building and Managing Data Pipelines
Μηχανική Μετάφραση
Η κατάρτιση ήταν ακριβώς όπως θέλαμε. Πολύ χρήσιμη θεωρία και στα διασκεδαστικά.
Vladimir - PUBLIC COURSE
Κομμάτι - Apache Airflow
Μηχανική Μετάφραση
Η κατάρτιση ήταν ακριβής σε όλες τις πτυχές. Χρήσιμα θεωρητικά στοιχεία και ασκήσεις.
Vladimir - PUBLIC COURSE
Κομμάτι - Apache Airflow
Μηχανική Μετάφραση
Η κατάρτιση ήταν ακριβής σε όλους τους τομείς.Χρήσιμα επιστημονικά στοιχεία και άσκησεις.
Vladimir - PUBLIC COURSE
Κομμάτι - Apache Airflow
Μηχανική Μετάφραση
Η εκπαίδευση ήταν ακριβής σε όλες τις πτυχές. Χρήσιμα θεωρητικά στοιχεία και εξασκήσεις.
Vladimir - PUBLIC COURSE
Κομμάτι - Apache Airflow
Μηχανική Μετάφραση
Η κατάρτιση ήταν ακριβής σε όλους τους τομείς. Χρήσιμα θεωρητικά στοιχεία και ασκήσεις.
Vladimir - PUBLIC COURSE
Κομμάτι - Apache Airflow
Μηχανική Μετάφραση
Η εκπαίδευση ήταν ακριβής σε όλους τους τομείς.Χρήσιμα θεωρητικά στοιχεία και εξασκήσεις.
Vladimir - PUBLIC COURSE
Κομμάτι - Apache Airflow
Μηχανική Μετάφραση
