آموزش بوت‌کمپ جامع آپاچی ایرفلو 3 - Apache Airflow 3 [همراه با پروژه‌های عملی] - آخرین آپدیت

دانلود Apache Airflow 3 - The Complete Bootcamp [With Projects]

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: [2026] در این دوره جامع، Apache Airflow 3 را به طور کامل بیاموزید و بر ارکستراسیون Spark Job، سرویس‌های AWS، Delta Lake و Lakehouse از طریق خط لوله‌های داده ETL/ELT مسلط شوید. معماری Airflow و اجزای اصلی آن شامل DAG Processor، پایگاه داده Metadata، Scheduler، Executor، Webserver و Workers و نحوه تعامل آن‌ها را درک خواهید کرد. همچنین برای تثبیت یادگیری و کسب تجربه عملی، 2 پروژه جامع end-to-end شامل AWS S3، Spark، Databricks، AWS Glue و APIها خواهید ساخت. یاد بگیرید چگونه با استفاده از TaskFlow API مدرن، DAGهای صنعتی برای وابستگی‌های پیچیده، شاخه‌بندی (Branching) و subDAGها ایجاد کنید. مفاهیم XCOMs و kwargs را برای ارتباط بین تسک‌ها و انتقال داده‌ها در DAGها فرا بگیرید. بر Operators و Hooks مسلط شوید تا بتوانید با سیستم‌های خارجی مانند پایگاه‌های داده، APIها و سرویس‌های ابری تعامل داشته باشید. زمان‌بندی DAGها را با استفاده از Cron، Delta Triggers و Triggerهای مبتنی بر رویداد برای کاربردهای واقعی مدیریت کنید. مانیتورینگ و عیب‌یابی DAGها را از طریق رابط کاربری Airflow، لاگ‌ها و متریک‌ها برای تضمین پایداری سیستم بیاموزید. نحوه ایجاد Connectionها در Airflow برای ذخیره‌سازی امن اعتبارنامه‌های سیستم‌های خارجی را یاد بگیرید. پیاده‌سازی بارگذاری افزایشی داده‌ها (Incremental Data Loading) و Backfilling برای مدیریت داده‌های تاریخی را فرا بگیرید. مکانیزم‌های مدیریت خطا و تلاش مجدد (Retry) را برای ایجاد گردش کارهای مقاوم و تحمل‌پذیر در برابر خطا پیاده کنید. با توسعه Airflow Assets، خط لوله‌های داده آگاه به داده (Data Aware) بسازید و وابستگی‌های داده‌ای را به طور موثر مدیریت کنید. مقیاس‌پذیری Airflow را با استفاده از چندین Worker و Queue برای توزیع بار کاری و بهینه‌سازی عملکرد تجربه کنید. پیشنیازها: دانش پایه پایتون الزامی است. دانش پایه SQL الزامی است. هیچ دانش قبلی از Apache Airflow نیاز نیست (همه موارد از صفر آموزش داده می‌شود).

این یک بوت‌کمپ کامل Apache Airflow 3 است که شما در سال 2026 برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای ایرفلو به آن نیاز دارید.


چه مبتدی باشید و چه متخصصی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود است، این دوره شما را گام به گام با آموزش‌های عملی، کاربردی و جذاب (به همراه تصویرسازی‌های Doodle) هدایت می‌کند.


تجربه عملی قدرتمندی کسب کنید در زمینه‌های:

  • مبانی و معماری Airflow- یادگیری مفاهیم پایه و درک نحوه همکاری DAG Processor، Metadata DB، Scheduler، Executor، Webserver و Workers برای ارکستراسیون خط لوله‌های داده.

  • طراحی DAG- تسلط بر TaskFlow API مدرن برای ساخت DAGهای پیچیده با وابستگی‌ها، شاخه‌بندی و subDAGها برای گردش کارهای واقعی. یادگیری XCOMs و kwargs برای ارتباطات بین تسکی.

  • اپراتورها و هوک‌ها (Operators & Hooks)- یادگیری نحوه استفاده از اپراتورها و هوک‌های داخلی برای تعامل با دیتابیس‌ها، APIها و سرویس‌های ابری و ساخت کانکتورهای سفارشی.

  • زمان‌بندی و تریگرها- زمان‌بندی DAGها با استفاده از Cron، Delta Triggers، تریگرهای Event-based و بازه‌های زمانی خاص برای پوشش طیف وسیعی از کاربردهای واقعی.

  • بارگذاری افزایشی و Backfilling- پیاده‌سازی استراتژی‌های Incremental Load و بازیابی داده‌های تاریخی (Backfill) برای مدیریت موثر داده‌های جدید و قدیمی.

  • مانیتورینگ و عیب‌یابی- استفاده از UI ایرفلو، لاگ‌ها و متریک‌ها برای نظارت بر DAGها، شناسایی مشکلات و رفع خطاها جهت تضمین اجرای قابل اعتماد خط لوله‌ها.

  • امنیت و تلاش مجدد- ایجاد Connectionها برای ذخیره امن رمزهای عبور و پیاده‌سازی مکانیزم‌های Error Handling و Retry برای ایجاد جریان‌های کاری مقاوم.

  • دارایی‌های Airflow و مقیاس‌پذیری- توسعه Airflow Assets برای ساخت خط لوله‌های آگاه به داده و مدیریت وابستگی‌ها. مقیاس‌بندی ایرفلو با Workerها و Queueهای متعدد برای بهینه‌سازی عملکرد.

  • پروژه‌های جامع End-to-End- ساخت 2 پروژه واقعی با ادغام AWS S3، Spark، Databricks، AWS Glue و APIها برای تبدیل یادگیری به مهارت عملی.


چه چیزی این دوره را منحصر به فرد می‌کند؟

  • درس‌های بسیار جذاب- خبری از تئوری‌های خسته‌کننده نیست! هر مفهوم را به روشی ساده و مبتدی-پسند با مثال‌های واقعی و تصاویر بصری توضیح می‌دهم.

  • بررسی عمیق هر موضوع–من فقط روی سطح موضوعات نمی‌چرخم؛ شما دلیل «چرا» و نحوه «چطور» هر قابلیت را درک خواهید کرد.

  • تمرکز شدید بر یادگیری عملی- شما با انجام دادن یاد می‌گیرید. هر فصل شامل آزمایش‌های عملی بسیاری است تا درک شما تثبیت شود و مهارت‌های واقعی کسب کنید.


سلب مسئولیت - این دوره به صورت مستقل تهیه شده و وابسته به سازمان Airflow نیست. تمام محتوا برای اهداف آموزشی طراحی شده و بر اساس مستندات عمومی، سناریوهای واقعی و تجربه شخصی است.


سرفصل ها و درس ها

معرفی دوره و منابع Course Introduction & Resources

  • مقدمه Introduction

  • محتوای دوره Course Content

  • منابع Resources

  • نحوه استفاده از منابع How To Use Resources?

  • چگونه بیشترین بهره را ببریم؟ How To Make Best Use?

  • سلب مسئولیت Disclaimer

مبانی Apache Airflow Apache Airflow Fundamentals

  • مقدمه Introduction

  • ارکستراسیون چیست؟ What is Orchestration?

  • آپاچی ایرفلو چیست؟ What is Apache Airflow?

  • آپاچی ایرفلو چه چیزی نیست؟ What Apache Airflow is NOT?

  • موارد استفاده از Apache Airflow Apache Airflow Use Cases

معماری و اجزای Airflow Airflow Architecture & Components

  • DAG چیست؟ What is DAG?

  • توضیح Task Instance Task Instance Explained

  • Task Operator Task Operator

  • ساختار Airflow Airflow Structure

  • پایگاه داده متادیتا در Airflow Airflow Metadata Database

  • پردازشگر DAG DAG Processor

  • وب‌سرور Airflow Airflow Web Server

  • زمان‌بند (Scheduler) Scheduler

  • اجراکننده‌ها (Executors) و ورکرها Executors & Workers

  • صف (Queue) Queue

  • Triggerer Triggerer

  • معماری کامل Complete Architecture

  • تست دانش Knowledge Test

نصب Airflow Airflow Installation

  • نصب پایتون و داکر Install Python & Docker

  • فایل Docker Compose ایرفلو Airflow Docker Compose File

  • اجرای کانتینرهای Apache Airflow Running Apache Airflow Containers

  • رابط کاربری (UI) ایرفلو Airflow UI

شروع کار با DAGها DAGs - Getting Started

  • اولین DAG شما Your First DAG

  • نسخه‌بندی DAG DAG Versioning

  • نحوه همگام‌سازی DAGها How DAGs are SYNCED?

  • اجرای دستورات از ترمینال محلی Run Commands From Local Terminal

  • دسترسی به دیتابیس Airflow Access Airflow Database

  • متوقف کردن کانتینرها Shutting Down Containers

اپراتورهای Apache Airflow Apache Airflow Operators

  • اپراتورها در Airflow Operators in Airflow

  • Bash Operator Bash Operator

  • Python Operator Python Operator

  • استفاده از Context Manager در DAGها DAGs With Context Manager

مفاهیم XCOMs و kwargs XCOMs & kwargs

  • مقدمه Introduction

  • XCOMs چیستند؟ What are XCOMs?

  • راه‌اندازی XCOMs XCOMs setup

  • عملیات دستی XCOMs Manual XCOMs Operations

  • دریافت داده با XCOMs Pull XCOMs Pull

  • عیب‌یابی XCOMs XCOMs Debug

  • مدیریت خودکار XCOMs Auto-Managed XCOMs

  • استفاده از XCOMs برای Bash Operator XCOMs For Bash Operator

  • kwargs چیستند؟ What are kwargs?

  • ایجاد kwargs Creating kwargs

  • متغیرهای پایتون با Bash kwargs Python Variables With Bash kwargs

  • سیاست‌های تلاش مجدد (Retry) در DAG Retry Policies In DAG

  • دسترسی به Logical Date Access Logical Date

  • تست دانش Knowledge Test

زمان‌بندی، Backfilling و بارگذاری افزایشی Scheduling, Backfilling, & Incremental Load

  • مقدمه Introduction

  • اجزای زمان‌بندی Scheduling Components

  • روش‌های مختلف زمان‌بندی Different Ways To Schedule

  • عبارات CRON CRON Expressions

  • Delta Triggers Delta Triggers

  • زمان‌بندی DAG با CRON Schedule DAG With CRON

  • بازیابی داده‌ها با CATCHUP Backfilling Data With CATCHUP

  • چرا Delta Triggers؟ Why Delta Triggers?

  • ساخت DAG با Delta Trigger Build DAG With Delta Trigger

  • تریگرهای رویدادهای خاص Special Events Triggers

  • استفاده از EVENTSTIMETABLE Using EVENTSTIMETABLE

  • زمان‌بندی مبتنی بر بازه (Interval) Interval Based Scheduling

  • بارگذاری افزایشی داده‌ها Incremental Data Loading

  • ساخت DAGهای بارگذاری افزایشی Incremental Loading DAGs

  • تست دانش Knowledge Test

شاخه‌بندی DAGها و گروه‌های تسک DAGs Branching & Task Groups

  • مقدمه Introduction

  • DAGهای موازی شاخه‌بندی شده Parallel Branched DAGs

  • بهبود DAG موازی Improved Parallel DAG

  • DAGهای شرطی Conditional DAGs

  • گروه‌های تسک برای سازماندهی بهتر Task Groups For Better Organization

  • توضیح وابستگی وضعیت (Status Dependency) Status Dependency Explained

  • ادغام وابستگی وضعیت با DAGها Integrate Status Dependency With DAGs

  • Parent DAG چیست؟ What is a Parent DAG?

  • چگونه Parent DAGها را بسازیم؟ How To Build Parent DAGs?

اولین پروژه ETL با Airflow First ETL Airflow Project

  • مقدمه Introduction

  • معماری پروژه ETL ETL Project Architecture

  • ساختار کدبیس Codebase Structure

  • معرفی FastAPI FastAPI

  • فایل داکر برای FastAPI Docker File For FastAPI

  • کانتینرهای Docker Compose Docker Compose Containers

  • برقراری تماس‌های API Making API Calls

  • ساخت DAG استخراج (EXTRACT) EXTRACT - DAG

  • عیب‌یابی استخراج داده‌ها Debug Extract Data

  • ساخت DAG تبدیل (TRANSFORM) TRANSFORM - DAG

  • ساخت DAG بارگذاری (LOAD) LOAD - DAG

  • SQL Operator SQL Operator

  • اتصال SQL در Airflow SQL Connection In Airflow

  • اجرای SQL Operator در DAG Execute SQL Operator In DAG

  • هوک‌ها (Hooks) در Airflow Hooks In Airflow

  • جریان کامل پروژه Complete Flow

دارایی‌ها (Assets) و DAGهای آگاه به داده Assets - Data Aware DAGs

  • مقدمه Introduction

  • Asset چیست؟ What is an Asset?

  • چه زمانی از Asset استفاده کنیم؟ When To Use an Asset?

  • ایجاد و متریالیزه کردن Asset Create & Materialize Asset

  • عیب‌یابی Asset در رابط کاربری ایرفلو Debug Asset In Airflow UI

  • ساخت DAG آگاه به داده Build Data Aware DAG

  • عیب‌یابی DAG آگاه به داده Debug Data Aware DAG

مقیاس‌بندی Airflow Scale Airflow

  • استفاده از چندین ورکر در Airflow Multiple Workers In Airflow

  • اصلاح Docker Compose Modify Docker Compose

  • اجرای کانتینرهای داکر Run Docker Containers

  • معرفی Airflow Flower Airflow Flower

  • عیب‌یابی Debugging

  • استفاده از چندین صف برای بارهای کاری مختلف Multiple Queues For Different Workloads

  • اصلاح فایل Docker Compose برای صف‌ها Modify Docker Compose File For Queue

  • عیب‌یابی DAG Debug The DAG

سفارشی‌سازی Airflow برای پکیج‌ها Customize Airflow For Packages

  • ایجاد Image سفارشی Airflow Custom Airflow Image

  • افزودن پکیج‌های سفارشی Add Custom Packages

  • خطاهای احتمالی Potential Error

پروژه جامع: Airflow, Spark, AWS, Databricks End-To-End Project : Airflow, Spark, AWS, Databricks

  • معماری پروژه Project Architecture

  • راه‌اندازی حساب AWS AWS Account Setup

  • ایجاد S3 Bucket Create S3 Bucket

  • استفاده از Github API Github API

  • ساختار کدبیس Codebase Structure

  • کلاس جذب داده‌ها (Ingest Data) Ingest Data CLASS

  • مدیریت دسترسی AWS IAM AWS IAM

  • کلیدهای دسترسی AWS AWS Access Keys

  • نوشتن داده‌ها در S3 Write Data To S3

  • مسیرهای سیستم (Sys Path) Sys Path

  • عیب‌یابی DAG استخراج Debug EXTRACT DAG

  • تنظیمات IAM برای AWS Glue AWS Glue IAM

  • اجرای AWS Spark Job AWS Spark Job

  • تریگر کردن Spark Job با Boto3 Trigger Spark Job With Boto3

  • ساخت DAG برای Spark Job Spark Job DAG

  • داده‌های Parquet برای Crawler Parquet Data For Crawler

  • ایجاد AWS Crawler Create AWS Crawler

  • معرفی AWS Athena AWS Athena

  • مدیریت شروع و توقف Crawler با Airflow Start Stop Crawler With Airflow

  • معماری لایه طلایی (Gold Layer) Gold Layer Architecture

  • راه‌اندازی Databricks Databricks Setup

  • دسترسی Databricks به S3 Databricks Access S3

  • خواندن داده‌ها از S3 Read Data From S3

  • ساخت لایه طلایی Build Gold Layer

  • استفاده از Databricks SDK Databricks SDK

  • ساخت DAG ایرفلو برای Databricks Databricks Airflow DAG

  • بررسی وضعیت (Polling) و هم‌روندی Polling & Concurrency

گام‌های بعدی شما Your Next Steps

  • گام‌های بعدی برای دانشجویان Students' next steps

شبیه‌سازی نقش متخصص Apache Airflow Apache Airflow Role Play

  • معرفی کوتاه Quick Intro

  • تبدیل به متخصص Apache Airflow Apache Airflow Expert

نمایش نظرات

آموزش بوت‌کمپ جامع آپاچی ایرفلو 3 - Apache Airflow 3 [همراه با پروژه‌های عملی]
جزییات دوره
14 hours
136
(آخرین آپدیت)
780
4.8 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Ansh Lamba JSR Ansh Lamba JSR

مهندس داده