شروع به کار با Apache Airflow
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
مدیریت گردش کارهای داده پیچیده بدون ارکستراسیون، به سرعت منجر به شکستها، گلوگاهها و ناکارآمدیها میشود. فرآیندهای دستی به خصوص در تیمهای در حال رشد و مجموعههای داده بزرگ دشوار میشود تا پیگیری، نگهداری و مقیاسپذیریشان صورت گیرد.
در این دوره، «شروع به کار با Apache Airflow»، شما توانایی orchestrate کردن گردش کارها و مدیریت اجرای تسک را با استفاده از چارچوب انعطافپذیر و مقیاسپذیر Apache Airflow خواهید کسب کرد.
ابتدا، نحوه نصب و پیکربندی Apache Airflow در محیط توسعه محلی، درک معماری آن و راهاندازی وب سرور و scheduler را بررسی خواهید کرد.
سپس، یاد خواهید گرفت چگونه DAGها – گردش کارهای دایرکت شده Airflow – را با استفاده از اپراتورهای Bash و Python بنویسید و اجرا کنید.
سپس، نحوه ارتباط تسک ها، نظارت بر اجرای آنها از طریق UI، و اشکالزدایی رانهای شکست یافته بهطور مؤثر را کشف خواهید کرد.
سرانجام، مفاهیم زمانبندی مانند schedule_interval ،start_date ،catchup و تریگر کردن دستی را کاوش میکنید؛ کنترل کامل بر زمان و نحوه اجرای گردش کارها در دست شماست.
وقتی این دوره را تمام کنید، مهارت و اعتماد بهنفس لازم برای راهاندازی و مدیریت محیطهای مطمئن Airflow و ساخت پایپ لاین های آماده تولیدی که خودکار، قابل مشاهده و نگهداریشدهاند، خواهید داشت.
شروع به کار با Apache Airflow
-
Apache Airflow چیست و چرا اهمیت دارد؟ 3m 33s
-
مفاهیم کلیدی و معماری Apache Airflow 3m 18s
-
نمونه: نصب Apache Airflow محلی 4m 59s
-
نمونه: راهاندازی وب سرور و Scheduler 4m 38s
-
نمونه: نوشتن اولین DAG خود در Airflow 3m 35s
-
نمونه: استفاده از BashOperator و PythonOperator 5m 23s
-
نمونه: نظارت بر اجراهای DAG در Airflow UI 4m 8s
-
نمونه: درک زمانبندی در Airflow 5m 5s
مشخصات آموزش
شروع به کار با Apache Airflow
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/02
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:8
- مدت زمان :00:34:42
- حجم :86.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy