آموزش جامع آپاچی ایرفلو (Apache Airflow) 2023 - آخرین آپدیت

دانلود Learning Apache Airflow (2023)

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

با جنانی راوی، معمار ابری گوگل و مهندس داده، با آپاچی ایرفلو آشنا شوید. آپاچی ایرفلو (Apache Airflow) یک پلتفرم متن‌باز برای توسعه، زمان‌بندی و نظارت بر جریان‌های کاری (Workflows) دسته‌ای است. با استفاده از این ابزار، می‌توانید تسک‌های مجزایی را که می‌خواهید به عنوان بخشی از خط لوله پردازش داده‌های خود اجرا شوند، برنامه‌ریزی کرده و وابستگی‌های بین این تسک‌ها را به صورت برنامه‌نویسی شده در پایتون تعریف کنید. ایرفلو این وابستگی‌ها را مدیریت کرده و تضمین می‌کند که تسک‌ها با ترتیب صحیح اجرا شوند. در این دوره، جنانی به شما نشان می‌دهد که چگونه جریان‌های کاری را در ایرفلو اجرا کنید، تسک‌ها و وابستگی‌ها را تعریف نمایید و از اپراتورهای پایتون و SQLite استفاده کنید. همچنین مفاهیمی مانند شاخه‌بندی شرطی (Conditional Branching) و نحوه عملکرد Catch up و Backfill در آپاچی ایرفلو را خواهید آموخت.

این دوره بخشی از مجموعه آموزشی Astronomer است.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مروری بر آپاچی ایرفلو An overview of Apache Airflow

1. معرفی آپاچی ایرفلو 1. Introducing Apache Airflow

  • مفاهیم و معماری آپاچی ایرفلو Apache Airflow concepts and architecture

  • راه‌اندازی اولیه: مک و ویندوز Initial setup: macOS and Windows

  • درک پیکربندی‌های ایرفلو Understanding Airflow configuration

  • اجرای ایرفلو Running Airflow

2. اجرای جریان‌های کاری در ایرفلو 2. Running Workflows on Airflow

  • ایجاد یک DAG با استفاده از کلمه کلیدی with Creating a DAG using the with keyword

  • اجرای اولین DAG شما Running your first DAG

  • ساخت اولین DAG Creating your first DAG

  • کار با رابط کاربری (UI) ایرفلو Navigating and exploring the Airflow UI

3. تعریف تسک‌ها و وابستگی‌ها 3. Defining Tasks and Dependencies

  • تعیین وابستگی‌های تسک‌ها Specifying task dependencies

  • استفاده از اسکریپت‌های bash در DAG Using bash scripts in the DAG

  • استفاده از اپراتورهای Bitshift برای تعیین وابستگی Using the Bitshift operators for dependency specification

4. استفاده از اپراتور پایتون و XCom 4. Using the Python Operator and XCom

  • پیاده‌سازی خط لوله DAG برای تبدیل داده‌ها - بخش اول Implementing a data transformation DAG pipeline, part 1

  • معرفی XCom Introducing XCom

  • معرفی اپراتور پایتون Introducing the Python operator

  • ارسال پارامترها به توابع پایتون Passing parameters to Python callables

  • استفاده از XCom برای انتقال مقادیر Using XCom to pass values

  • پیاده‌سازی خط لوله DAG برای تبدیل داده‌ها - بخش دوم Implementing a data transformation DAG pipeline, part 2

  • اپراتورهای پایتون و وابستگی‌ها Python operators and dependencies

5. استفاده از اپراتور SQLite برای عملیات SQL 5. Using the SQLite Operator for SQL Operations

  • معرفی اپراتور SQLite Introducing the SQLite operator

  • پیاده‌سازی خط لوله DAG مبتنی بر SQL - بخش اول Implementing a SQL-based DAG pipeline, part 1

  • پیاده‌سازی خط لوله DAG مبتنی بر SQL - بخش دوم Implementing a SQL-based DAG pipeline, part 2

  • راه‌اندازی پایگاه داده SQLite و اتصال Setting up the SQLite DB and connection

6. شاخه‌بندی شرطی و TaskGroups 6. Conditional Branching and TaskGroups

  • گروه‌های تسک (Task groups) و برچسب‌های لبه Task groups and edge labels

  • معرفی شاخه‌بندی (Branching) Introducing branching

  • شاخه‌بندی شرطی با استفاده از متغیرها Conditional branching with variables

7. مفاهیم Catch Up، Backfill و عبارات CRON 7. Catch Up, Backfill, and CRON Expressions

  • پر کردن داده‌های گذشته (Backfill) در اجراهای زمان‌بندی شده Backfill scheduled runs

  • به‌روزرسانی (Catch up) با تمام اجراهای زمان‌بندی شده قبلی Catch up with all previously scheduled runs

جمع‌بندی Conclusion

  • خلاصه و گام‌های بعدی Summary and next steps

نمایش نظرات

آموزش جامع آپاچی ایرفلو (Apache Airflow) 2023
جزییات دوره
2h 10m
29
(آخرین آپدیت)
20,885
- 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.