Apache Airflow를 이용한 실용적인 데이터 파이프라인

데이터 스크립트를 수동으로 실행하고 그 의존성을 추적하는 데 지쳐 있습니까? 워크플로우 오케스트레이션을 위한 업계 표준 도구인 Apache Airflow를 사용하여 복잡한 데이터 프로세스를 자동화하고 관리하는 방법을 알아보십시오. 이 교육 과정에서는 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축에 대한 종합적인 텍스트 기반 소개를 제공합니다. 핵심 개념에서 실제 응용 프로그램으로 이동하여 코드를 통해 워크플로를 정의, 일정, 모니터링하는 방법을 배웁니다. 끝까지 자신의 프로젝트를 위해 강력하고 반복 가능하며 관찰 가능한 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 기본 기술을 습득하게 됩니다. 무엇을 배울 것인가: - DAG, 연산자, 작업 및 기본 아키텍처를 포함한 Airflow의 핵심 개념을 이해합니다. - 처음부터 첫 번째 데이터 파이프라인을 구축하고, 작업 종속성을 정의하고, 정기 실행을 예약합니다. - 최신 TaskFlow API를 활용하여 깨끗하고 직관적이며 Python 네이티브 데이터 파이프라인을 작성합니다. - Hooks 및 Connections를 사용하여 데이터베이스 및 클라우드 서비스와 같은 외부 시스템과 안전하게 상호 작용하는 방법을 알아보십시오. - Airflow의 XComs 메커니즘을 사용하여 작업 간에 데이터를 효과적으로 전달하는 연습. - 데이터 인식 스케줄링 및 자산과 같은 최신 기능을 사용하여 데이터 종속성 및 계보를 정의합니다. - 다른 Airflow 실행자를 살펴보고 데이터 오케스트레이션을 확장하는 원리를 이해하십시오. 이 교육 과정은 데이터 오케스트레이션의 기본 원리와 Airflow의 주요 구성 요소로 시작합니다. 그런 다음 실용적인 서면 훈련을 통해 완전한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하여 각 단계에서 이해를 강화합니다. 이 교육 과정은 완전 초보자를 위해 설계되었습니다. Apache Airflow 또는 데이터 오케스트레이션에 대한 이전 경험은 필요하지 않지만 Python에 대한 기본적인 이해는 유용합니다. 오늘 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하세요.