Apache Airflow ve Python ile Veri İş Akış Otomatikleştirme

Projeler büyüdükçe, veri teslimatını manuel olarak scriptler ve cron işleri ile yönetmek sık sık hatalara ve bakım sorunlarına yol açar. Bu ders, Apache Airflow' u veri mühendisliği görevlerinize yapı, güvenilirlik ve otomasyon getirmek için nasıl kullanacağınızı öğretiyor. Ayrı scriptler yazmaktan, programlama ve hata raporlamasını otomatik olarak ele alan güçlü, tekrarlanabilir iş akışlarını geliştirmeye geçiş yapabilirsiniz. Ne öğreneceksin: - Airflow'un çekirdek mimarisini anlayın, planlayıcılar, çalışanlar ve yürütücüler dahil. - Görev bağımlılıkları ve yürütme mantığını tanımlamak için Yönlendirilmiş Acyclic Graphs (DAGs) oluşturun. - Python operatörlerini ve TaskFlow API'sini modern, okunabilir veri boru hatlarını inşa etmek için uygulayın. - Boru hattının sağlığını korumak için güçlü hata yönetimi, tekrar denemeler ve uyarı uygulaması. - Belirli aralıklarla veya dış tetikleyicilere dayalı olarak karmaşık iş akışlarını planlamaya çalışın. - Standart Hava Akımı yönetim araçları kullanarak üretim hazır görevleri yönetin ve izleyin. Kurs temel tanımlamalar ve kurulum kavramlarıyla başlar, ilk DAG' ınızın yaratılmasından ilerleyerek ileri boru hattı yönetim tekniklerine ulaşır. Önceden herhangi bir iş akışı orkestrasyon deneyimi olmadan veri mühendisliği dünyasına girmek isteyen yeni başlayanlar ve Python tutkunları için tasarlanmıştır. Otomatik veri mühendisliğine yolculuğunuza başlayın ve geliştirme sürecinizi hızlandırın.