آموزش Apache Airflow: The Hands-On Guide

Apache Airflow: The Hands-On Guide

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: جریان هوای Apache را از A تا Z استاد کنید. ویدیوهای عملی در جریان هوا با AWS، Kubernetes، Docker و خطوط لوله داده های درجه تولید کدگذاری بیشتر با تسلط بر جریان هوا از طریق مثال های عملی نحوه پیروی از بهترین روش ها با جریان هوای Apache نحوه تنظیم جریان هوا با محلی ، Celery و Kubernetes Wxecutors نحوه تنظیم مانیتورینگ با Elasticsearch و Grafana نحوه ایمن کردن جریان هوا با احراز هویت، رمزنگاری و هسته رابط کاربری RBAC و مفاهیم پیشرفته با مزایا و محدودیت ها تسلط بر DAG ها با مناطق زمانی، تست واحد، پر کردن پشتی و پوشه و سازماندهی پوشه DAG چیزها را تمیز نگه دارید پیش نیازها: مفاهیم Docker و Python Virtual Box نصب شده است (فقط برای بخش محلی Kubernetes کلاستر) Vagrant نصب شده دوره "معرفی کامل دستی بر Apache Airflow" می تواند یک امتیاز خوب باشد.

Apache Airflow پلتفرمی است که توسط انجمن ایجاد شده است تا به صورت برنامه‌نویسی، برنامه‌ریزی و نظارت بر گردش‌های کاری ایجاد شود.

مقیاس پذیر، پویا، توسعه پذیر و مدوله پذیر است.

بدون هیچ شکی، تسلط بر جریان هوا برای هر کسی که با داده کار می کند به یک مهارت ضروری و جذاب تبدیل می شود.

آنچه در این دوره خواهید آموخت:

  • اصول جریان هوا توضیح داده شده است، مانند جریان هوا چیست، زمانبندی و وب سرور چگونه کار می کنند

  • پروژه Forex Data Pipeline روشی باورنکردنی برای کشف بسیاری از اپراتورها در Airflow و مقابله با Slack، Spark، Hadoop و موارد دیگر است

  • تسلط بر DAG های خود اولویت اصلی است و می توانید با مناطق زمانی بازی کنید، واحد DAG های خود را آزمایش می کند، نحوه ساختار پوشه DAG خود و موارد دیگر

  • مقیاس‌بندی جریان هوا از طریق اجراکننده‌های مختلف مانند Local Executor، Celery Executor و Kubernetes Executor با جزئیات توضیح داده خواهد شد. شما خواهید فهمید که چگونه کارگران خود را متخصص کنید، چگونه کارگران جدید اضافه کنید، چه اتفاقی می افتد وقتی یک گره از کار می افتد.

  • یک خوشه Kubernetes از 3 گره با Rancher ، Airflow و Kubernetes Executor به صورت محلی برای اجرای خطوط لوله داده شما راه اندازی می شود.

  • مفاهیم پیشرفته از طریق مثال‌های عملی مانند قالب‌بندی DAG‌های شما، نحوه وابسته کردن DAG خود به دیگری، Subdags و بن‌بست‌ها و موارد دیگر نشان داده می‌شوند.

  • شما یک خوشه Kubernetes را در فضای ابری با AWS EKS و Rancher راه‌اندازی خواهید کرد تا از Airflow همراه با Kubernetes Executor استفاده کنید

  • نظارت بر جریان هوا بسیار مهم است! به همین دلیل است که می‌دانید چگونه این کار را با Elasticsearch و Grafana انجام دهید.

  • امنیت نیز به منظور سازگاری نمونه جریان هوا با شرکت شما مورد بررسی قرار خواهد گرفت. تعیین نقش‌ها و مجوزها برای کاربرانتان با RBAC، جلوگیری از دسترسی به رابط کاربری Airflow با احراز هویت و رمز عبور، رمزگذاری داده‌ها و موارد دیگر.

علاوه بر:

  • تمرین‌های عملی زیادی در طول دوره ارائه می‌شوند تا فرصت‌هایی برای استفاده از آنچه یاد می‌گیرید داشته باشید.

  • بهترین شیوه‌ها در صورت نیاز بیان می‌شوند تا بهترین روش‌های استفاده از جریان هوا را به شما ارائه دهند

  • آزمون برای ارزیابی درک شما در پایان هر بخش در دسترس است.

  • پاسخگویی سریع به سوالات شما اولویت اصلی من است و تمام تلاشم را برای شما انجام خواهم داد.

من تلاش زیادی کردم تا بهترین محتوا را در اختیار شما قرار دهم و امیدوارم شما هم به همان اندازه که من از انجام آن لذت بردم از آن لذت ببرید.

در پایان دوره، مطمئن تر از همیشه خواهید بود که از Airflow استفاده کنید

آرزوی موفقیت بزرگ برای شما داریم!

مارک لامبرتی


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • پیش نیازهای مهم Important Prerequisites

  • پیش نیازهای مهم Important Prerequisites

  • نقشه راه The Roadmap

  • نقشه راه The Roadmap

  • من کی هستم؟ Who I am?

  • محیط توسعه Development Environment

معرفی Introduction

  • من کی هستم؟ Who I am?

  • محیط توسعه Development Environment

اصول اولیه Apache Airflow The basics of Apache Airflow

  • معرفی Introduction

  • چرا جریان هوا؟ Why Airflow?

  • چرا جریان هوا؟ Why Airflow?

  • جریان هوا چیست؟ What is Airflow?

  • جریان هوا چیست؟ What is Airflow?

  • جریان هوا چگونه کار می کند؟ How Airflow works?

  • راز کوچک وب سرور و زمان بندی The little secret of the webserver and the scheduler

  • [تمرین] نصب Airflow 2.0 [Practice] Installing Airflow 2.0

  • [تمرین] گشت سریع Airflow UI [Practice] Quick tour of Airflow UI

  • [تمرین] گشت سریع Airflow CLI [Practice] Quick tour of Airflow CLI

  • یادداشت جانبی سریع Quick side note

  • یادداشت جانبی سریع Quick side note

اصول اولیه Apache Airflow The basics of Apache Airflow

  • معرفی Introduction

  • جریان هوا چگونه کار می کند؟ How Airflow works?

  • راز کوچک وب سرور و زمان بندی The little secret of the webserver and the scheduler

  • [تمرین] نصب Airflow 2.0 [Practice] Installing Airflow 2.0

  • [تمرین] گشت سریع Airflow UI [Practice] Quick tour of Airflow UI

  • [تمرین] گشت سریع Airflow CLI [Practice] Quick tour of Airflow CLI

خط لوله داده فارکس The Forex Data Pipeline

  • معرفی Introduction

  • یادآوری داکر Docker reminder

  • یادآوری داکر Docker reminder

  • اجرای داکر Docker performances

  • اجرای داکر Docker performances

  • پروژه: خط لوله داده فارکس Project: The Forex Data Pipeline

  • کمی بیشتر در مورد معماری A bit more about the architecture

  • کمی بیشتر در مورد معماری A bit more about the architecture

  • DAG چیست؟ What is a DAG?

  • DAG چیست؟ What is a DAG?

  • [تمرین] DAG خود را تعریف کنید [Practice] Define your DAG

  • [تمرین] DAG خود را تعریف کنید [Practice] Define your DAG

  • اپراتور چیست؟ What is an Operator?

  • [تمرین] بررسی کنید که آیا API موجود است - HttpSensor [Practice] Check if the API is available - HttpSensor

  • [تمرین] بررسی کنید که آیا فایل ارز موجود است - FileSensor [Practice] Check if the currency file is available - FileSensor

  • [تمرین] نرخ‌های فارکس را از API - PythonOperator دانلود کنید [Practice] Download the forex rates from the API - PythonOperator

  • [تمرین] نرخ‌های فارکس را از API - PythonOperator دانلود کنید [Practice] Download the forex rates from the API - PythonOperator

  • [تمرین] نرخ های فارکس را در HDFS - BashOperator ذخیره کنید [Practice] Save the forex rates into HDFS - BashOperator

  • [تمرین] نرخ های فارکس را در HDFS - BashOperator ذخیره کنید [Practice] Save the forex rates into HDFS - BashOperator

  • [تمرین] جدول Hive forex_rates - HiveOperator را ایجاد کنید [Practice] Create the Hive table forex_rates - HiveOperator

  • [تمرین] جدول Hive forex_rates - HiveOperator را ایجاد کنید [Practice] Create the Hive table forex_rates - HiveOperator

  • [تمرین] نرخ های فارکس را با Spark - SparkSubmitOperator پردازش کنید [Practice] Process the forex rates with Spark - SparkSubmitOperator

  • [تمرین] ارسال اعلان‌های ایمیل - EmailOperator [Practice] Send email notifications - EmailOperator

  • [تمرین] ارسال اعلان‌های ایمیل - EmailOperator [Practice] Send email notifications - EmailOperator

  • [تمرین] ارسال اعلان‌های Slack - SlackWebhookOperator [Practice] Send Slack notifications - SlackWebhookOperator

  • [تمرین] وابستگی ها را بین وظایف اضافه کنید [Practice] Add dependencies between tasks

  • [تمرین] خط لوله داده فارکس در عمل! [Practice] The Forex Data Pipeline in action!

  • [تمرین] خط لوله داده فارکس در عمل! [Practice] The Forex Data Pipeline in action!

  • تبریک می گویم! Congratulations!

خط لوله داده فارکس The Forex Data Pipeline

  • معرفی Introduction

  • پروژه: خط لوله داده فارکس Project: The Forex Data Pipeline

  • اپراتور چیست؟ What is an Operator?

  • [تمرین] بررسی کنید که آیا API موجود است - HttpSensor [Practice] Check if the API is available - HttpSensor

  • [تمرین] بررسی کنید که آیا فایل ارز موجود است - FileSensor [Practice] Check if the currency file is available - FileSensor

  • [تمرین] نرخ های فارکس را با Spark - SparkSubmitOperator پردازش کنید [Practice] Process the forex rates with Spark - SparkSubmitOperator

  • [تمرین] ارسال اعلان‌های Slack - SlackWebhookOperator [Practice] Send Slack notifications - SlackWebhookOperator

  • [تمرین] وابستگی ها را بین وظایف اضافه کنید [Practice] Add dependencies between tasks

  • تبریک می گویم! Congratulations!

تسلط بر DAG های خود Mastering your DAGs

  • معرفی Introduction

  • [تمرین] گرفتن DAGRun های غیر فعال [Practice] Catching up non triggered DAGRuns

  • [تمرین] آگاه کردن منطقه زمانی DAG های خود [Practice] Making your DAGs timezone aware

  • [تمرین] سازماندهی پوشه DAGs خود را [Practice] Organizing your DAGs folder

  • چگونه با خرابی های DAG خود مقابله کنید How to deal with failures in your DAGs

  • [تمرین] تلاش مجدد و هشدار [Practice] Retry and Alerting

تسلط بر DAG های خود Mastering your DAGs

  • معرفی Introduction

  • پارامترهای start_date و schedule_interval ابهام شد Start_date and schedule_interval parameters demystified

  • پارامترهای start_date و schedule_interval ابهام شد Start_date and schedule_interval parameters demystified

  • [تمرین] دستکاری start_date با schedule_interval [Practice] Manipulating the start_date with schedule_interval

  • [تمرین] دستکاری start_date با schedule_interval [Practice] Manipulating the start_date with schedule_interval

  • Backfill و Catchup Backfill and Catchup

  • Backfill و Catchup Backfill and Catchup

  • [تمرین] گرفتن DAGRun های غیر فعال [Practice] Catching up non triggered DAGRuns

  • برخورد با مناطق زمانی در جریان هوا Dealing with timezones in Airflow

  • برخورد با مناطق زمانی در جریان هوا Dealing with timezones in Airflow

  • [تمرین] آگاه کردن منطقه زمانی DAG های خود [Practice] Making your DAGs timezone aware

  • چگونه وظایف خود را وابسته کنید How to make your tasks dependent

  • چگونه وظایف خود را وابسته کنید How to make your tasks dependent

  • [تمرین] ایجاد وابستگی وظایف بین DagRuns [Practice] Creating task dependencies between DagRuns

  • [تمرین] ایجاد وابستگی وظایف بین DagRuns [Practice] Creating task dependencies between DagRuns

  • چگونه پوشه DAG خود را ساختار دهید How to structure your DAG folder

  • چگونه پوشه DAG خود را ساختار دهید How to structure your DAG folder

  • [تمرین] سازماندهی پوشه DAGs خود را [Practice] Organizing your DAGs folder

  • [تمرین] چگونه وب سرور کار می کند [Practice] How the Web Server works

  • [تمرین] چگونه وب سرور کار می کند [Practice] How the Web Server works

  • چگونه با خرابی های DAG خود مقابله کنید How to deal with failures in your DAGs

  • [تمرین] تلاش مجدد و هشدار [Practice] Retry and Alerting

  • چگونه DAG های خود را آزمایش کنیم How to test your DAGs

  • چگونه DAG های خود را آزمایش کنیم How to test your DAGs

  • [تمرین] واحد آزمایش DAG های شما [Practice] Unit testing your DAGs

  • [تمرین] واحد آزمایش DAG های شما [Practice] Unit testing your DAGs

توزیع جریان هوای آپاچی Distributing Apache Airflow

  • معرفی Introduction

  • مجری محلی با PostgreSQL Local Executor with PostgreSQL

  • [تمرین] توزیع وظایف خود با کرفس اجرا کننده [Practice] Distributing your tasks with the Celery Executor

  • [تمرین] افزودن گره های کارگری جدید با Celery Executor [Practice] Adding new worker nodes with the Celery Executor

  • [تمرین] ارسال وظایف به یک کارگر خاص با صف [Practice] Sending tasks to a specific worker with Queues

  • [تمرین] مجموعه‌ها و وزن‌های اولویت: محدود کردن موازی‌سازی - اولویت‌بندی وظایف [Practice] Pools and priority_weights: Limiting parallelism - prioritizing tasks

  • یادآوری Kubernetes Kubernetes Reminder

  • [تمرین] نصب جریان هوا با Rancher و Kubernetes Executor [Practice] Installing Airflow with Rancher and the Kubernetes Executor

توزیع جریان هوای آپاچی Distributing Apache Airflow

  • معرفی Introduction

  • معرفی Introduction

  • مجری متوالی با SQLite Sequential Executor with SQLite

  • مجری متوالی با SQLite Sequential Executor with SQLite

  • مجری محلی با PostgreSQL Local Executor with PostgreSQL

  • [تمرین] اجرای وظایف موازی با مجری محلی [Practice] Executing tasks in parallel with the Local Executor

  • [تمرین] اجرای وظایف موازی با مجری محلی [Practice] Executing tasks in parallel with the Local Executor

  • [تمرین] پرس و جوهای موقت با پایگاه داده ابرداده [Practice] Ad Hoc Queries with the metadata database

  • [تمرین] پرس و جوهای موقت با پایگاه داده ابرداده [Practice] Ad Hoc Queries with the metadata database

  • Apache Airflow را با Celery Executors و Redis کاهش دهید Scale out Apache Airflow with Celery Executors and Redis

  • Apache Airflow را با Celery Executors و Redis کاهش دهید Scale out Apache Airflow with Celery Executors and Redis

  • [تمرین] خوشه جریان هوا را با Celery Executors و Docker تنظیم کنید [Practice] Set up the Airflow cluster with Celery Executors and Docker

  • [تمرین] خوشه جریان هوا را با Celery Executors و Docker تنظیم کنید [Practice] Set up the Airflow cluster with Celery Executors and Docker

  • [تمرین] توزیع وظایف خود با کرفس اجرا کننده [Practice] Distributing your tasks with the Celery Executor

  • [تمرین] افزودن گره های کارگری جدید با Celery Executor [Practice] Adding new worker nodes with the Celery Executor

  • [تمرین] ارسال وظایف به یک کارگر خاص با صف [Practice] Sending tasks to a specific worker with Queues

  • [تمرین] مجموعه‌ها و وزن‌های اولویت: محدود کردن موازی‌سازی - اولویت‌بندی وظایف [Practice] Pools and priority_weights: Limiting parallelism - prioritizing tasks

  • یادآوری Kubernetes Kubernetes Reminder

  • مقیاس بندی جریان هوا با مجریان Kubernetes Scaling Airflow with Kubernetes Executors

  • مقیاس بندی جریان هوا با مجریان Kubernetes Scaling Airflow with Kubernetes Executors

  • [تمرین] با Vagrant و Rancher یک خوشه Kubernetes 3 گره راه اندازی کنید [Practice] Set up a 3 nodes Kubernetes Cluster with Vagrant and Rancher

  • [تمرین] با Vagrant و Rancher یک خوشه Kubernetes 3 گره راه اندازی کنید [Practice] Set up a 3 nodes Kubernetes Cluster with Vagrant and Rancher

  • [تمرین] نصب جریان هوا با Rancher و Kubernetes Executor [Practice] Installing Airflow with Rancher and the Kubernetes Executor

  • [تمرین] اجرای DAG های خود با اجرای Kubernetes [Practice] Running your DAGs with the Kubernetes Executor

  • [تمرین] اجرای DAG های خود با اجرای Kubernetes [Practice] Running your DAGs with the Kubernetes Executor

DAG های خود را با مفاهیم پیشرفته بهبود دهید Improving your DAGs with advanced concepts

  • معرفی Introduction

  • [تمرین] گروه بندی وظایف خود با SubDAG و بن بست [Practice] Grouping your tasks with SubDAGs and Deadlocks

  • ایجاد مسیرهای مختلف در DAG های خود با Branching Making different paths in your DAGs with Branching

  • [تمرین] تغییر نحوه راه اندازی وظایف شما [Practice] Changing how your tasks are triggered

  • [تمرین] الگوسازی وظایف خود [Practice] Templating your tasks

  • چگونه داده ها را بین وظایف خود با XCOM به اشتراک بگذارید How to share data between your tasks with XCOMs

  • TriggerDagRunOperator یا زمانی که DAG شما DAG دیگری را کنترل می کند TriggerDagRunOperator or when your DAG controls another DAG

  • [تمرین] یک DAG را از DAG دیگر راه اندازی کنید [Practice] Trigger a DAG from another DAG

  • وابستگی بین DAG های شما با ExternalTaskSensor Dependencies between your DAGs with the ExternalTaskSensor

  • [تمرین] DAG های خود را با ExternalTaskSensor وابسته کنید [Practice] Make your DAGs dependent with the ExternalTaskSensor

DAG های خود را با مفاهیم پیشرفته بهبود دهید Improving your DAGs with advanced concepts

  • معرفی Introduction

  • به حداقل رساندن الگوهای تکراری با SubDAG Minimising Repetitive Patterns With SubDAGs

  • به حداقل رساندن الگوهای تکراری با SubDAG Minimising Repetitive Patterns With SubDAGs

  • [تمرین] گروه بندی وظایف خود با SubDAG و بن بست [Practice] Grouping your tasks with SubDAGs and Deadlocks

  • ایجاد مسیرهای مختلف در DAG های خود با Branching Making different paths in your DAGs with Branching

  • [تمرین] با استفاده از انشعاب، اولین کار مشروط خود را انجام دهید [Practice] Make Your First Conditional Task Using Branching

  • [تمرین] با استفاده از انشعاب، اولین کار مشروط خود را انجام دهید [Practice] Make Your First Conditional Task Using Branching

  • قوانینی را برای وظایف خود ایجاد کنید Trigger rules for your tasks

  • قوانینی را برای وظایف خود ایجاد کنید Trigger rules for your tasks

  • [تمرین] تغییر نحوه راه اندازی وظایف شما [Practice] Changing how your tasks are triggered

  • از مقادیر سخت کدنویسی با متغیرها، ماکروها و الگوها اجتناب کنید Avoid hard coding values with Variables, Macros and Templates

  • از مقادیر سخت کدنویسی با متغیرها، ماکروها و الگوها اجتناب کنید Avoid hard coding values with Variables, Macros and Templates

  • [تمرین] الگوسازی وظایف خود [Practice] Templating your tasks

  • چگونه داده ها را بین وظایف خود با XCOM به اشتراک بگذارید How to share data between your tasks with XCOMs

  • [تمرین] به اشتراک گذاری داده ها (بزرگ؟) با XCOM [Practice] Sharing (big?) data with XCOMs

  • [تمرین] به اشتراک گذاری داده ها (بزرگ؟) با XCOM [Practice] Sharing (big?) data with XCOMs

  • TriggerDagRunOperator یا زمانی که DAG شما DAG دیگری را کنترل می کند TriggerDagRunOperator or when your DAG controls another DAG

  • [تمرین] یک DAG را از DAG دیگر راه اندازی کنید [Practice] Trigger a DAG from another DAG

  • وابستگی بین DAG های شما با ExternalTaskSensor Dependencies between your DAGs with the ExternalTaskSensor

  • [تمرین] DAG های خود را با ExternalTaskSensor وابسته کنید [Practice] Make your DAGs dependent with the ExternalTaskSensor

استقرار جریان هوا در AWS EKS با مجریان Kubernetes و Rancher Deploying Airflow on AWS EKS with Kubernetes Executors and Rancher

  • معرفی Introduction

  • [تمرین] یک نمونه EC2 را برای Rancher تنظیم کنید [Practice] Set up an EC2 instance for Rancher

  • [تمرین] یک کاربر IAM با مجوز ایجاد کنید [Practice] Create an IAM User with permissions

  • [تمرین] یک مخزن ECR ایجاد کنید [Practice] Create an ECR repository

  • [تمرین] Airflow را با مجری Kubernetes در EKS اجرا و اجرا کنید [Practice] Deploy and run Airflow with the Kubernetes Executor on EKS

  • [تمرین] تمیز کردن خدمات AWS خود [Practice] Cleaning your AWS services

استقرار جریان هوا در AWS EKS با مجریان Kubernetes و Rancher Deploying Airflow on AWS EKS with Kubernetes Executors and Rancher

  • معرفی Introduction

  • مروری سریع بر AWS EKS Quick overview of AWS EKS

  • مروری سریع بر AWS EKS Quick overview of AWS EKS

  • [تمرین] یک نمونه EC2 را برای Rancher تنظیم کنید [Practice] Set up an EC2 instance for Rancher

  • [تمرین] یک کاربر IAM با مجوز ایجاد کنید [Practice] Create an IAM User with permissions

  • [تمرین] یک مخزن ECR ایجاد کنید [Practice] Create an ECR repository

  • [تمرین] با Rancher یک خوشه EKS ایجاد کنید [Practice] Create an EKS cluster with Rancher

  • [تمرین] با Rancher یک خوشه EKS ایجاد کنید [Practice] Create an EKS cluster with Rancher

  • چگونه از خارج به برنامه های خود دسترسی پیدا کنید How to access your applications from the outside

  • چگونه از خارج به برنامه های خود دسترسی پیدا کنید How to access your applications from the outside

  • [تمرین] استقرار Nginx Ingress با کاتالوگ ها (Helm) [Practice] Deploy Nginx Ingress with Catalogs (Helm)

  • [تمرین] استقرار Nginx Ingress با کاتالوگ ها (Helm) [Practice] Deploy Nginx Ingress with Catalogs (Helm)

  • [تمرین] Airflow را با مجری Kubernetes در EKS اجرا و اجرا کنید [Practice] Deploy and run Airflow with the Kubernetes Executor on EKS

  • [تمرین] تمیز کردن خدمات AWS خود [Practice] Cleaning your AWS services

نظارت بر جریان هوای آپاچی Monitoring Apache Airflow

  • معرفی Introduction

  • نحوه عملکرد سیستم ثبت در جریان هوا How the logging system works in Airflow

  • [تمرین] راه اندازی ورود به سیستم سفارشی [Practice] Setting up custom logging

  • [تمرین] پیکربندی جریان هوا با Elasticsearch [Practice] Configuring Airflow with Elasticsearch

  • [تمرین] نظارت بر DAG های خود با Elasticsearch [Practice] Monitoring your DAGs with Elasticsearch

  • [تمرین] نظارت بر جریان هوا با پشته TIG [Practice] Monitoring Airflow with TIG stack

نظارت بر جریان هوای آپاچی Monitoring Apache Airflow

  • معرفی Introduction

  • نحوه عملکرد سیستم ثبت در جریان هوا How the logging system works in Airflow

  • [تمرین] راه اندازی ورود به سیستم سفارشی [Practice] Setting up custom logging

  • [تمرین] ذخیره گزارش های خود در AWS S3 [Practice] Storing your logs in AWS S3

  • [تمرین] ذخیره گزارش های خود در AWS S3 [Practice] Storing your logs in AWS S3

  • یادآوری Elasticsearch Elasticsearch Reminder

  • یادآوری Elasticsearch Elasticsearch Reminder

  • [تمرین] پیکربندی جریان هوا با Elasticsearch [Practice] Configuring Airflow with Elasticsearch

  • [تمرین] نظارت بر DAG های خود با Elasticsearch [Practice] Monitoring your DAGs with Elasticsearch

  • مقدمه ای بر معیارها Introduction to metrics

  • مقدمه ای بر معیارها Introduction to metrics

  • [تمرین] نظارت بر جریان هوا با پشته TIG [Practice] Monitoring Airflow with TIG stack

  • [تمرین] ایجاد هشدار برای جریان هوا با Grafana [Practice] Triggering alerts for Airflow with Grafana

  • [تمرین] ایجاد هشدار برای جریان هوا با Grafana [Practice] Triggering alerts for Airflow with Grafana

  • DAGهای نگهداری جریان هوا Airflow maintenance DAGs

  • DAGهای نگهداری جریان هوا Airflow maintenance DAGs

امنیت در Apache Airflow Security in Apache Airflow

  • معرفی Introduction

  • [تمرین] رمزگذاری داده های حساس با Fernet [Practice] Encrypting sensitive data with Fernet

  • [تمرین] چرخاندن کلید فرنت [Practice] Rotating the Fernet Key

امنیت در Apache Airflow Security in Apache Airflow

  • معرفی Introduction

  • معرفی Introduction

  • [تمرین] رمزگذاری داده های حساس با Fernet [Practice] Encrypting sensitive data with Fernet

  • [تمرین] چرخاندن کلید فرنت [Practice] Rotating the Fernet Key

  • [تمرین] پنهان کردن متغیرها [Practice] Hiding variables

  • [تمرین] پنهان کردن متغیرها [Practice] Hiding variables

  • [تمرین] احراز هویت رمز عبور و فیلتر توسط مالک [Practice] Password authentication and filter by owner

  • [تمرین] احراز هویت رمز عبور و فیلتر توسط مالک [Practice] Password authentication and filter by owner

  • [تمرین] RBAC UI [Practice] RBAC UI

  • [تمرین] RBAC UI [Practice] RBAC UI

  • از Airflow 2.0 چه انتظاری داریم؟ What to expect from Airflow 2.0?

  • از Airflow 2.0 چه انتظاری داریم؟ What to expect from Airflow 2.0?

جایزه - ضمیمه BONUS - APPENDIX

  • [BLOG POST] اجرای Apache Airflow در یک خوشه چند گرهی Kubernetes به صورت محلی [BLOG POST] Running Apache Airflow on a multi-nodes Kubernetes cluster locally

  • [VIDEO] جریان هوا با DBT: بهترین راه! [VIDEO] Airflow with DBT: The best way!

جایزه - ضمیمه BONUS - APPENDIX

  • نحوه تعریف متغیرها از طریق متغیرهای محیطی How to define variables through environment variables

  • نحوه تعریف متغیرها از طریق متغیرهای محیطی How to define variables through environment variables

  • [BLOG POST] اجرای Apache Airflow در یک خوشه چند گرهی Kubernetes به صورت محلی [BLOG POST] Running Apache Airflow on a multi-nodes Kubernetes cluster locally

  • [BLOG POST] بهترین روش ها در جریان هوای آپاچی (قسمت 1) [BLOG POST] Best Practices in Apache Airflow (Part 1)

  • [BLOG POST] بهترین روش ها در جریان هوای آپاچی (قسمت 1) [BLOG POST] Best Practices in Apache Airflow (Part 1)

  • کوپن برای دوره های دیگر من! COUPON FOR MY OTHER COURSES!

  • کوپن برای دوره های دیگر من! COUPON FOR MY OTHER COURSES!

  • [BLOG POST] PostgresOperator: همه آنچه که باید بدانید [BLOG POST] The PostgresOperator: All you need to know

  • [BLOG POST] PostgresOperator: همه آنچه که باید بدانید [BLOG POST] The PostgresOperator: All you need to know

  • [VIDEO] DockerOperator: اصول اولیه و بیشتر [VIDEO] The DockerOperator: The basics and more

  • [VIDEO] DockerOperator: اصول اولیه و بیشتر [VIDEO] The DockerOperator: The basics and more

  • [VIDEO] جریان هوا با DBT: بهترین راه! [VIDEO] Airflow with DBT: The best way!

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

آموزش Apache Airflow: The Hands-On Guide
جزییات دوره
14 hours
114
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
22,558
4.5 از 5
دارد
دارد
دارد
Marc Lamberti
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Marc Lamberti Marc Lamberti

کارشناس جریان هوای آپاچی، مهندس کلان داده