Erstellen von Datenpipelines mit Shell, Airflow und Kafka

In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Fähigkeit, Daten effizient zu verschieben und zu transformieren, eine Kernkompetenz für jeden Entwickler oder Datenprofi.Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte von ETL und ELT und zeigt Ihnen, wie Sie von Grund auf zuverlässige Datenpipelines erstellen. Sie lernen, wie Sie Aufgaben mit Shell-Skripting automatisieren, komplexe Workflows mit Airflow (einschließlich moderner TaskFlow-API-Patterns) orchestrieren und Echtzeit-Datenströme mit Kafka verwalten.Sie lernen auch, wie man eine Datenbank mit einem SQL-Server verbindet, um Daten zu sammeln und zu verwaltet. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Hauptunterschiede zwischen ETL- und ELT-Architekturen und wann Sie sie anwenden sollten. - Schreiben Sie Shell-Skripte, um grundlegende Datenextraktions-, Transformations- und Ladeaufgaben zu automatisieren. - Orchestrieren Sie mehrstufige Datenworkflows mit Airflow DAGs und modernen TaskFlow API-Konventionen. - Konfigurieren Sie Kafka, um Echtzeit-Ereignisdaten aufzunehmen, zu verarbeiten und zu streamen. - Wenden Sie moderne Pipeline-Praktiken an, einschließlich containerisierter Ausführung und grundlegender Datenvalidierung. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Architekturkonzepten. Schritt für Schritt werden schriftliche Anleitungen und Konfigurationsübungen vorgestellt. Sie erkunden praktische Szenarien für die Stapelverarbeitung und das Echtzeit-Streaming, um ein umfassendes Fähigkeiten-Set aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger im Bereich Data Engineering, die nur grundlegende Programmierkenntnisse und keine vorherige Pipeline-Erfahrung benötigen. Lesen Sie noch heute weiter, um die Tools zu meistern, die die moderne Dateninfrastruktur unterstützen.