آموزش مدیریت خط لوله مهندسی داده با Apache Airflow - آخرین آپدیت

دانلود Data Engineering Pipeline Management with Apache Airflow

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

در این دوره آموزشی، نگاهی عمیق‌تر به مدیریت خط لوله (Pipeline) مهندسی داده با استفاده از Apache Airflow بیندازید. در این دوره، Janani Ravi، معمار و مهندس داده تایید شده گوگل کلاود، شما را در استفاده از Apache Airflow برای تکمیل جریان‌های کاری مدیریت خط لوله مهندسی داده راهنمایی می‌کند. بیاموزید که چگونه با کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)، از جمله ایجاد کاربرانی با نقش‌های مختلف، اجرای DAGهای شاخه‌ای و SQL DAG، و شناسایی اقداماتی که کاربران با نقش‌های مختلف می‌توانند انجام دهند، کار کنید. همچنین نحوه مدیریت SLAها و زمان‌بندی DAGها با مجموعه‌داده‌ها (Datasets) را بررسی کنید. با نحوه کار با پلاگین‌های AirFlow آشنا شده و پلاگین CSV reader را کاوش کنید. علاوه بر این، نحوه مقیاس‌پذیری Apache Airflow، راه‌اندازی خط لوله تبدیل داده، اجرای تسک‌ها و موارد دیگر را کشف کنید.

این دوره توسط Janani Ravi تهیه شده است و ما مفتخریم که این آموزش را در کتابخانه خود میزبانی می‌کنیم.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • ویژگی‌های مدیریت خط لوله مهندسی داده Features for data engineering pipeline management

1. کار با کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) 1. Working with Role-Based Access Control

  • نقش‌های عمومی و مشاهده‌گر The public and viewer roles

  • ایجاد کاربران با نقش‌های مختلف Creating users with different roles

  • ایجاد کاربر مدیر و بررسی نقش‌ها Creating an admin user and exploring roles

  • ایجاد و پیکربندی یک نقش سفارشی Creating and configuring a custom role

  • افزودن مجوزها به نقش عمومی Adding permissions to the public role

  • مرور سریع نصب Quick install overview

  • اجرای یک DAG شاخه‌ای ساده Executing a simple branching DAG

  • نقش اپراتور (op) The op role

  • اقدامات، منابع و مجوزها Actions, resources, and permissions

  • پیش‌نیازها Prerequisites

  • نقش کاربر (user) The user role

  • اجرای یک SQL DAG ساده Executing a simple SQL DAG

2. مدیریت توافق‌نامه سطح خدمات (SLA) 2. Managing SLAs

  • پیکربندی اقدام در صورت شکست DAG Configuring DAG failed action

  • راه‌اندازی و مشاهده خطاهای SLA Triggering and viewing SLA misses

  • پیکربندی SLA در سطح DAG Configuring DAG-level SLAs

  • پیکربندی SLA در سطح تسک Configuring task-level SLAs

  • پیکربندی ایمیل‌ها برای مدیریت SLA Configuring emails for SLA management

3. زمان‌بندی DAGها با مجموعه‌داده‌ها 3. Scheduling DAGs with Datasets

  • زمان‌بندی آگاه از داده با مجموعه‌داده‌های متعدد Data-aware scheduling with multiple datasets

  • خط لوله تولید خرید و خط لوله Join Purchases producer pipeline and join pipeline

  • خط لوله تولید مجموعه‌داده Dataset producer pipeline

  • خط لوله مصرف‌کننده مجموعه‌داده Dataset consumer pipeline

  • زمان‌بندی آگاه از داده (Data aware scheduling) Data-aware scheduling

4. کار با پلاگین‌های Airflow 4. Working with Airflow Plugins

  • بررسی پلاگین CSV reader Exploring the CSV reader plugin

  • معرفی پلاگین‌ها Introducing plugins

  • افزودن آیتم‌های منو با استفاده از پلاگین‌ها Adding menu items using plugins

  • پیاده‌سازی پلاگین CSV reader Implementing the CSV reader plugin

5. مقیاس‌پذیری Airflow 5. Scaling Airflow

  • نصب RabbitMQ روی macOS و لینوکس Install RabbitMQ on macOS and Linux

  • اجرای تسک‌ها روی یک Celery worker واحد Executing tasks on a single Celery worker

  • مقیاس‌پذیری Apache Airflow Scaling Apache Airflow

  • راه‌اندازی کاربر مدیر برای RabbitMQ Set up an admin user for RabbitMQ

  • پیکربندی CeleryExecutor برای Airflow Configuring the CeleryExecutor for Airflow

  • ساخت DAG برای خط لوله تبدیل داده DAG for the transformation pipeline

  • تخصیص تسک‌ها به صف‌ها (Queues) Assigning tasks to queues

  • اجرای تسک‌ها روی چندین Celery worker Executing tasks on multiple Celery workers

  • راه‌اندازی اولیه برای خط لوله تبدیل Basic setup for the transformation pipeline

جمع‌بندی Conclusion

  • خلاصه و گام‌های بعدی Summary and next steps

نمایش نظرات

آموزش مدیریت خط لوله مهندسی داده با Apache Airflow
جزییات دوره
2h 8m
37
(آخرین آپدیت)
8,935
- از 5
دارد
دارد
دارد
Janani Ravi
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Janani Ravi Janani Ravi

معمار و مهندس داده خبره Google Cloud

Janani Ravi یک معمار و مهندس داده خبره Google cloud است.

جنانی مدرک کارشناسی ارشد خود را در رشته مهندسی برق از دانشگاه استنفورد دریافت کرد و برای مایکروسافت، گوگل و فلیپ کارت کار کرده است. او یکی از بنیانگذاران Loonycorn است، یک استودیوی محتوا که بر ارائه محتوای با کیفیت بالا برای توسعه مهارت های فنی متمرکز است، جایی که او عشق خود را به فناوری با اشتیاق خود به تدریس ترکیب می کند.